Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2020-2020-0-01602)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.193-195
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Random Forest Based Intrusion Detection Method using Activity Data in Smart Home Environment
스마트홈 환경에서 활동 데이터를 활용한 랜덤포레스트 기반 침입탐지 기법
- Lee, Pil-Won (Department of Computer Science, Soongsil University) ;
- Shin, Yong-Tae (Department of Computer Science, Soongsil University)
- Published : 2020.11.05
Abstract
최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.
Keywords