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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김건남 (Korea National Defense University) 김한석 (Korea National Defense University) 이수진 (Korea National Defense University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제28권 제6호(통권 제231호)
발행연도
2023.6
수록면
47 - 54 (8page)

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기계학습 기반의 침입탐지시스템에 대한 연구는 대부분 메타데이터를 활용한다. 그러나 메타데이터는 패킷을 분석해서 생성되는 정보이기 때문에, 실제 네트워크 환경에서 실시간 침입탐지를 보장하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 패킷의 페이로드(payload)를 직접 분석하여 신속하게 네트워크 침입을 탐지할 수 있는 기계학습 기반의 침입탐지시스템을 제안하였다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해 UNSW-NB15 데이터세트와 LightGBM 모델을 활용하였다. 먼저 ’Payload-Byte’기법을 활용하여 데이터세트 내의 PCAP 파일에 대한 라벨링을 실시한 후 LightGBM 모델로 학습을 실시하고 탐지성능을 분석하였다. 실험 결과 이진 분류는 정확도 99.33%, F1-score 98.73%를 달성하여 탐지성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 그러나 다중 분류는 정확도 85.63%, F1-score 85.68%로 선행연구와 유사한 탐지성능을 보였다.
#Machine Learning #IDS #Packet Payload #LightGBM #UNSW-NB15 #기계학습 #침입탐지시스템 #패킷 페이로드

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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