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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 문종섭
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스의 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가하고 있다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안되어왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 6%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.
목차
제1장 서론 1제2장 관련 연구 3제1절 NoSQL 삽입 공격 31. NoSQL 삽입 공격 유형 32. 규칙 기반 탐지 모델 43. 지도학습 기반 탐지 모델 4제2절 딥러닝 알고리즘 61. CNN 62. character-level CNN 73. RNN 8제3장 제안 방법 11제1절 데이터 전처리 12제2절 character-level CNN을 활용한 특징 추출 14제3절 RNN을 활용한 NoSQL 삽입 공격 탐지 모델 15제4장 실험 및 평가 17제1절 실험 데이터 17제2절 실험 구성 20제3절 실험 결과 21제5장 결론 24참고 문헌 25
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