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초록·키워드
사물인터넷(IoT)은 경량 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통해 기기 간의 원활한 통신을 지원하며, 효율성과 확장성 등의 장점으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 IoT가 확산되며 네트워크 보안 문제도 야기되고 있으며, 특히 MQTT 트래픽의 경량성과 비표준화된 특성, 그리고 공격 기법의 지속적인 진화로 인해 기존 침입 탐지 시스템(IDS)은 이러한 트래픽을 효과적으로 탐지하는 데 한계를 드러내고 있다. 본 연구에서는 IDS의 탐지 성능을 향상시키는데 활용할 수 있도록 GPT(Generative Pre-trained Transformers) 같은 생성 인공지능(AI)를 활용하여 IDS 탐지를 회피할 수 있는 MQTT 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 전처리된 정상 MQTT 데이터를 기반으로 GPT 모델을 학습시켜 데이터를 생성하고, 악성 MQTT 데이터를 merge 함으로써 IDS 탐지를 우회할 수 있는 데이터를 생성하였다. 생성된 데이터는 IDS의 취약점을 분석하고, 탐지 성능 개선을 위한 학습 데이터 강화 및 모델 설계에 활용될 것을 기대한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092135404
