CSE-CIC-IDS2018 데이터를 활용한 딥러닝 기반 네트워크 침입 탐지 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)이란 무엇인가?

네트워크를 실시간으로 모니터링하여 내외부의 침입을 탐지하고, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분하여 사용자에게 경고를 제공하는 시스템을 의미한다.

Q: CNN-LSTM 모델 기반의 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 제안된 CNN-LSTM 모델은 0.9996의 정확도와 0.0027의 손실 값을 기록하였다. 이는 LSTM, DNN, KNN, RNN 등 기존의 다른 딥러닝 모델들과 비교했을 때 가장 우수한 탐지 성능을 나타낸 결과이다.

김수환; 김민수; 오민규; 이창의; 박요한

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김수환 (계명대학교) 김민수 (계명대학교) 오민규 (계명대학교) 이창의 (계명대학교) 박요한 (계명대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 2,221 - 2,224 (4page)

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With the development of the internet, networks have been handling a vast amount of sensitive information and data, making network security an essential factor above all else. A static security system consisting only of firewalls has become insufficient to ensure a safe system. Recent research has focused on dynamic network intrusion detection systems that check networks in real-time. Network intrusion detection has evolved into a system that automatically detects problems using artificial intelligence. Although many machine learning and deep learning systems have been developed for this purpose, it is still a field that requires further development. Therefore, this paper proposes a network intrusion detection system using CNN-LSTM

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