Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
- /
- Pages.576-578
- /
- 2023
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Trend of Network Traffic Classification Using Machine Learning and Deep Learning
머신러닝과 딥러닝을 이용한 네트워크 트래픽 분류 연구 동향
- JungMin Lee (Major in Bio Artificial Intelligence, Dept. of Computer Science & Engineering, Hanyang University) ;
- Yeonjoon Lee (Major in Bio Artificial Intelligence, Dept. of Computer Science & Engineering, Hanyang University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
네트워크 트래픽 연구는 오랜 기간 지속되어 왔으며, 구현이 비교적 간단하고 높은 정확도를 가지는 기존의 분류 방식들이 오랫동안 사용되어왔다. 그러나 네트워크 기술과 암호화 기술의 발달로 기존의 분류 방식들은 더 이상 분류 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없으며, 이에 따라 새로운 분류 방식의 필요성이 대두되었다. 최근 머신러닝과 딥러닝을 네트워크 트래픽 분류에 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 획기적인 모델들이 많이 제안되었고, 그 분류 성능 또한 입증되었다. 그러나 여전히 여러 가지 극복해야 할 문제점은 남아있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 앞으로도 계속 진행될 것으로 보인다. 본 논문은 머신러닝과 딥러닝을 이용한 네트워크 트래픽 분류 연구 동향에 대해 살펴보고 이러한 연구들이 가지는 문제점을 짚고 넘어가며 앞으로의 네트워크 트래픽 분류 연구의 방향성에 대해 이야기 하고자 한다.
Keywords