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    산업제어시스템의 이상 탐지 성능 개선을 위한 데이터 보정 방안 연구
    전상수, 이경호, Vol. 32, No. 4, pp. 691-708, 8월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.4.691
    주제어: Anomaly Detection, ICS Securiy, Time Sereies Data, HAI Dataset, SWaT

    준 지도 이상 탐지 기법의 성능 향상을 위한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법
    정병길, 권준형, 민동준, 이상근, Vol. 32, No. 4, pp. 647-660, 8월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.4.647
    주제어: Anomaly Detection, data augmentation, Network intrusion detection

    머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법
    한채림, 윤수현, 한명진, 이일구, Vol. 32, No. 3, pp. 555-564, 6월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.3.555
    주제어: Machine Learning, malicious URL, Malware, Security, Static Detection

    CNN 기반 MS Office 악성 문서 탐지
    박현수, 강아름, Vol. 32, No. 2, pp. 439-446, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.439
    주제어: MS office, Malicious, Detection, CNN, Deep Learning

    기계학습 기반 악성코드 검출을 위한 이미지 생성 방법
    전예진, 안준선, 김진이, Vol. 32, No. 2, pp. 381-390, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.381
    주제어: Malware detection, Static Analysis, Machine Learning, Image recognition

    앙상블 학습의 부스팅 방법을 이용한 악의적인 내부자 탐지 기법
    박수연, Vol. 32, No. 2, pp. 267-277, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.267
    주제어: Network intrusion detection, Ensemble learning, Malicious insider, Insider threat detection, Machine Learning

    다양한 데이터 전처리 기법과 데이터 오버샘플링을 적용한 GRU 모델 기반 이상 탐지 성능 비교
    유승태, 김강석, Vol. 32, No. 2, pp. 201-211, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.201
    주제어: Anomaly Detection, Preprocessing, Oversampling, GRU, DCGAN

    N-gram opcode를 활용한 머신러닝 기반의 분석 방지 보호 기법 탐지 방안 연구
    김희연, 이동훈, Vol. 32, No. 2, pp. 181-192, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.181
    주제어: Anti-analysis, N-GRAM, Malware detection, Classification, Machine Learning

    시퀀스 유사도 기반 무인 비행체 이상 탐지 시스템
    서강욱, 김휘강, Vol. 32, No. 1, pp. 39-48, 2월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.1.39
    주제어: Anomaly detection system, Sequence Data, Unmanned Aerial Vehicle

    데이터 예측 클래스 기반 적대적 공격 탐지 및 분류 모델
    고은나래, 문종섭, Vol. 31, No. 6, pp. 1227-1236, 12월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.6.1227
    주제어: Adversarial attack, Evasion Attack, Deep Learning, Adversarial Example Detection