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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 605 - 610 (6page)
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소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. CNN 기반 DDoS 공격 탐지
4. 결론 및 향후연구
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Toward an Optimal Solution Against Denial of Service Attacks in Software Defined Networks-ScienceDirect
O. Rahman / 2019 / Ddos attacks detection and mitigation in sdn using machine learning / IEEE World Congress on Services 2642:184~189
Muhammad Nugraha / 2014 / Utilizing OpenFlow and sFlow to Detect and Mitigate SYN Flooding Attack / 멀티미디어학회논문지 17(8):988~994
sFlow Version 5
Dharma N. G. / 2015 / Time-based DDoS detection and mitigation for SDN controller / Network Operations and Management Symposium :550~553
O. Rahman / 2019 / Ddos attacks detection and mitigation in sdn using machine learning / IEEE World Congress on Services 2642:184~189
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