한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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오버샘플링 기법을 적용한 악성 패킷 분류 모델의 리콜 지표 최적화

Optimization of Recall in Malicious Packet Classification Models Using Oversampling Techniques

  • 김성일 (고려대학교 빅데이터융합학과 ) ;
  • 유헌창 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 )
  • Seongil Kim (Dept. Big Data Convergence, Korea University) ;
  • Heonchang Yu (Dept. of Computer Science & Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

최근 사이버 공격의 지능화와 다양화로 인해 네트워크 보안의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 악성코드를 포함한 악성 패킷은 시스템 감염 및 정보 유출과 같은 심각한 피해를 초래할 수 있으므로 이를 효과적으로 탐지하고 차단할 수 있는 기술 개발이 필수적이다. 기존의 인공지능 기반 침입 탐지 시스템은 다양한 성능 지표(정확도, 정밀도, 재현율 등)의 균형을 맞추기 위해 단일 분류 모델을 기반으로 구축되어 왔다. 본 연구에서는 모든 악성 패킷을 놓치지 않고 탐지하기 위해, 특히 리콜(Recall) 지표를 극대화하는 것을 목표로 하여 오버샘플링 기법을 적용하였다. 이를 통해 기존 시스템의 한계를 보완하고, 모든 사이버 공격에도 효과적으로 대응할 수 있는 새로운 성능 평가 기준의 필요성을 제시하고자 한다.

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참고문헌

  1. Song, J.J., Lee, W, Relevance maximization for high-recall retrieval problem: finding all needles in a haystack, J Supercomput, vol. 76, no. 7734-7757, 2020.
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