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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제3호
발행연도
2005.6
수록면
282 - 288 (7page)

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본 논문에서는 기존의 침입탐지 모델인 오용탐지 모델과 비정상 탐지 모델의 장점은 유지하되 단점은 보완하는 견지에서 새로운 침입탐지 모델을 제안한다. MMIDS로 명명된 새로운 침입탐지시스템은 다음의 평가 기준들을 모두 만족하는 차원에서 설계되었다: 1) 시스템에서 학습되지 않은 새로운 공격 유형의 신속한 발견; 2) 탐지된 공격 유형에 대한 세부적 정보의 제공; 3) 빠르고 효율적인 학습 및 갱신으로 인한 경제적인 시스템의 유지/보수; 4) 시스템의 점증성(incrementality) 및 확장성. MMIDS의 핵심 구성요소로 새롭게 제안된 다중 클래스 SVM은 빠르고 효율적인 학습 및 갱신이 가능하여 침입탐지 시스템의 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 실험을 통해 유사한 공격 패턴에 대한 분류성능 및 각 공격 유형별 세분화 능력이 우수함을 보인다.
#intrusion detection #novelty detection #multi-class SVM #Kernel-ART

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 다중 클래스 SVM 및 침입탐지 시스템
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
참고문헌
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