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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박승아 (고려대학교) 장예진 (고려대학교) 김다슬 (고려대학교) 한미란 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제2호
발행연도
2024.4
수록면
281 - 288 (8page)

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6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식 및 관련 연구
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험 결과 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (17)

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