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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태희 (동신대학교 에너지융합대학 융합정보보안전공) 강승호 (동신대학교 에너지융합대학 융합정보보안전공)
저널정보
한국융합보안학회 융합보안논문지 융합보안논문지 제17권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
31 - 38 (8page)

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네트워크를 통한 사이버 공격 기법들이 다양화, 고급화 되면서 간단한 규칙 기반의 침입 탐지/방지 시스템으로는 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat: APT) 공격과 같은 새로운 형태의 공격을 찾아내기가 어렵다. 기존에 알려지지 않은 형태의 공격 방식을 탐지하는 이상행위 탐지(anomaly detection)를 위한 해결책으로 최근 기계학습 기법을 침입탐지 시스템에 도입한 연구들이 많다. 기계학습을 이용하는 경우, 사용하는 특징 집합에 침입탐지 시스템의 효율성과 성능이 크게 좌우된다. 일반적으로, 사용하는 특징이 많을수록 침입탐지 시스템의 정확성은 높아지는 반면 탐지를 위해 소요되는 시간이 많아져 긴급성을 요하는 경우 문제가 된다. 논문은 이러한 두 가지 조건을 동시에 충족하는 특징 집합을 찾고자 다목적 유전자 알고리즘을 제안하고 인공신경망에 기반한 네트워크 침입탐지 시스템을 설계한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 대상으로 이전에 제안된 방법들과 비교한다.
#Intrusion Detection System #Artificial Neural Network #Multi-objective Genetic Algorithm #Feature selection #NSL_KDD data set

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