Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 한국연구재단에서 부여한 과제번호 : NRF-2018R1D1A1B07050277)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.652-654
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- 2021
DDoS attack analysis based on decision tree considering importance
중요도를 고려한 의사 결정 트리 기반 DDoS 공격 분석
- Youm, Sungkwan (Wonkwang University) ;
- Park, Sangyoon (Wonkwang University) ;
- Shin, Kwang-Seong (Wonkwang University)
- Published : 2021.05.03
Abstract
Attacks such as DDoS are detected by the intrusion detection system and can be prevented early. DDoS attack traffic was analyzed using the decision tree. Deterministic features with high importance were found, and the accuracy was verified by proceeding the decision tree for only those properties. And the contents of false positive and false negative traffic were analyzed. As a result, the accuracy of one attribute was 98% and the two attributes were 99.8%, respectively.
침입 탐지 시스템에 의해서 DDoS와 같은 공격을 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정 트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.