Acknowledgement
Supported by : 국방과학연구소
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2017.04a
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- Pages.211-213
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- 2017
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on comparison of KDD CUP 99 and NSL-KDD using artificial neural network
인공신경망을 통한 KDD CUP 99와 NSL-KDD 데이터 셋 비교
- Ji, Hyunjung (Dept. of Computer Engineering, Sejong, University) ;
- Kim, Yonghyun (Agency for Defense Development) ;
- Kim, Donghwa (Agency for Defense Development) ;
-
Shin, Dongkyoo
(Dept. of Computer Engineering, Sejong, University)
;
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Shin, Dongil
(Dept. of Computer Engineering, Sejong, University)
- Published : 2017.04.27
Abstract
최근 컴퓨터 네트워크를 활용하는 다양한 기기들이 개발되고 급격히 확산되면서, 컴퓨터 네크워크는 전보다 많은 보안문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 네트워크 보안을 위한 침입탐지시스템의 필요성이 대두된다. 침입탐지시스템을 구현하기 위한 대표적인 데이터 셋으로는 KDD CUP 99(KDD'99)와 이후 KDD'99의 문제점을 보완하여 공개된 NSL-KDD가 있다. 본 논문에서는 KDD'99와 NSL-KDD를 소개하고 인공신경망을 통해 두 데이터 셋을 비교 분석하였다. Multi-Layer Perceptron을 사용해 데이터 셋을 분석해본 결과, KDD'99는 전체 정확도에서 더 높은 결과를 얻은 반면 공격 별 탐지 정확도 면에서는 NSL-KDD에 뒤쳐졌다.
Keywords