특징학습과 계층분류를 이용한 침입탐지 방법 연구

• 영문명: Intrusion Detection Approach using Feature Learning and Hierarchical Classification
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 이한성(Han-Sung Lee) 정윤희(Yun-Hee Jeong) 정세훈(Se-Hoon Jung)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제19권 제1호, 249~256쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.02.29

국문 초록

기계학습 기반의 침입탐지 방법론들은 분류하고자 하는 각 클래스에 대해 균등한 많은 학습 데이터가 필요하며, 탐지 또는 분류하려는 공격유형의 추가 시 시스템을 모두 재학습해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징학습과 계층분류 방법을 이용하여, 비교적 적은 학습 데이터를 이용한 분류 문제 및 데이터 불균형 문제를 해결하고, 새로운 공격유형의 추가가 쉬운 침입탐지 방법론을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 KDD 침입탐지 데이터를 이용한 실험으로 가능성을 검증하였다.

영문 초록

Machine learning-based intrusion detection methodologies require a large amount of uniform learning data for each class to be classified, and have the problem of having to retrain the entire system when adding an attack type to be detected or classified. In this paper, we use feature learning and hierarchical classification methods to solve classification problems and data imbalance problems using relatively little training data, and propose an intrusion detection methodology that makes it easy to add new attack types. The feasibility of the proposed system was verified through experiments using KDD IDS data.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 특징학습을 이용한 계층분류 기반 침입탐지

Ⅲ. 실험 결과 및 분석

Ⅳ. 결론 및 향후 개선 방향

References

키워드

사이버 보안 침입 탐지 특징 학습 계층적 분류 Cyber Security Intrusion Detection Feature Learning Hierarchical Classification