IoT 네트워크에서 악성 트래픽을 탐지하기 위한 머신러닝 알고리즘의 성능 비교연구

현미진

doi:https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.9.463

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자료유형: 학술저널

저자정보: 현미진 (경남대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제9호

발행연도: 2021.9

수록면: 463 - 468 (6page)

DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.9.463

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IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

#사물인터넷 #봇넷 #머신러닝 #보안 #데이터셋 #IoT #Botnet #Machine Learning #Security #Data Sets

참고문헌 (18)

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Cisco / 2018 / Cisco Cisco Visual NetworkingIndex:Forecast and Trends, 2017–2022

양윤민 / 2020 / IoT 환경의 비식별 개인 민감정보관리 강화에 대한 연구 / 한국콘텐츠학회 논문지 20(8):34~41

I. Alrashdi / 2019 / AD-IoT: Anomaly Detection of IoT Cyberattacks in Smart City Using Machine Learning / 2019 IEEE 9th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC) :305~310

T. Greene / IT WORLD

S. Pokhrel / 2021 / IoT Security: Botnet detection in IoT using Machine learning

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