Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2017.04a
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  • Pages.343-345
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  • 2017
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Dataset Construction Technique for Intrusion Detection based on Pattern Recognition

패턴인식 기반 침입탐지를 위한 데이터셋 구성 기법에 대한 연구

  • Gong, Seong-Hyeon (Dept. of Computer Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
  • Cho, Min-Jeong (Dept. of Computer Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
  • Cho, Jae-ik (IBM) ;
  • Lee, Changhoon (Dept. of Computer Engineering, Seoul National University of Science and Technology)
  • 공성현 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조민정 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조재익 ;
  • 이창훈 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2017.04.27
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Abstract

통신 기술이 발달하고, 네트워크 환경 또한 다양해짐에 따라 통신 사용자들에 대한 사이버 위협 또한 다양해졌다. 패턴인식 기술과 기계학습에 기반한 침입탐지 기술은 새롭게 보고되는 수많은 사이버 공격들에 대응하기 위해 등장하였다. 기계학습 기반의 IDS는 낮은 오탐률과 높은 효율성을 요구하며, 이러한 특징은 데이터셋을 구성하는 방법론에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 패턴인식 기반 트래픽 분석을 수행하기 위한 데이터셋을 구성할 때 고려해야할 주안점에 대해 논하며, 현실의 사이버 위협 상황을 잘 반영할 수 있는 데이터셋을 도출하는 방법을 모색한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국에너지기술평가원