데이터 마이닝의 분류화와 연관 규칙을 이용한 네트워크 트래픽 분석

• 영문명: Analysis of Network Traffic using Classification and Association Rule
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 이창언(Chang Un Lee) 김응모(Ung Mo Kim)
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제11권 제4호, 15~23쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2002.12.31

영문 초록

As recently the network environment and application services have been more complex and diverse, there has. In this paper we introduce a scheme the extract useful information for network management by analyzing traffic data in user login file. For this purpose we use classification and association rule based on episode concept in data mining. Since login data has inherently time series characterization, convertible data ning algorithms cannot directly applied. We generate virtual transaction, classify transactions above threshold value in time window, and simulate the classification algorithm.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 기본 개념

4. 본론

5. 실험 및 결과

6. 결론

참고문헌

키워드

연관 규칙 분류화 가상 트랜잭션 에피소드 시뮬레이션 네트워크 트래픽