네트워크 데이터 정형화 기법을 통한 데이터 특성 기반 기계학습 모델 성능평가

Vol. 29, No. 4, pp. 785-794, 8월. 2019
10.13089/JKIISC.2019.29.5.785, Full Text:
Keywords: IDS, Deep Learning, Data normalize
Abstract

최근 4차 산업 혁명 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 기술은 보안 분야에서는 탐지하기 어려운 네트워크데이터의 숨겨진 의미를 식별하고 공격을 예측하는 데 사용되고 있다. 침입탐지에 사용될 딥러닝 알고리즘을 선택하기 전에 데이터의 속성과 품질 분석이 필요하다. 학습에 사용되는 데이터의 오염여부에 따라 탐지 방법에 영향을 주기 때문이다. 따라서 데이터의 특징을 파악하고 특성을 선정해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 셋을 이용하여악성코드의 단계적 특징을 분석하고 특성을 추출하여 딥러닝 모델을 적용하였을 때 각 특성이 성능에 미치는 영향을분석하였다. 네트워크 특징에 따른 특성들의 비교에 대한 트래픽 분류 실험을 진행하였으며 선정한 특성을 기반으로96.52% 정확도를 분류하였다.

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Cite this article
[IEEE Style]
이우호, 노봉남 and 정기문, "Performance Evaluation of a Machine Learning Model Based on Data Feature Using Network Data Normalization Technique," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 29, no. 4, pp. 785-794, 2019. DOI: 10.13089/JKIISC.2019.29.5.785.

[ACM Style]
이우호, 노봉남, and 정기문. 2019. Performance Evaluation of a Machine Learning Model Based on Data Feature Using Network Data Normalization Technique. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 29, 4, (2019), 785-794. DOI: 10.13089/JKIISC.2019.29.5.785.