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논문 기본 정보

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저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제16권 제6호
발행연도
2006.12
수록면
111 - 121 (11page)

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인터넷이 빠르게 성장함에 따라 네트워크 공격기법이 변화되고 새로운 공격 형태가 나타나고 있다. 네트워크상에서 알려진 침입의 탐지는 효율적으로 수행되고 있으나 알려지지 않은 침입에 대해서는 오탐지(flase negative)나 과탐지(false positive)가 너무 높게 나타난다. 또한, 네트워크상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 실시간적인 탐지와 새로운 침입 유형에 대한 대응방법과 인지능력에 한계가 있다. 따라서 다양한 대량의 트래픽에 대해서 탐지율을 높이고 과탐지를 감소할 수 있는 방법이 필요하다.
본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입 탐지 시스템에서 과탐지를 감소하고, 침입 탐지 능력을 향상시키기 위하여 다차원 연관 규칙 마이닝과 수정된 부정 선택 알고리즘(Negative Selection Algorithm)을 결합한 다중 레벨 이상 침입 탐지 기술을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 기존의 이상 탐지 알고리즘과 제안된 알고리즘을 수행하여, 각각의 과탐지율을 평가, 제시하였다.
#Intrusion Detection System #False-Positive #Association Rule Mining #Negative Selection Algorithm #Anomaly Detection

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이상 탐지 알고리즘
Ⅲ. NSA 기반의 다중 레벨 이상 탐지
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
참고문헌
〈著者紹介〉

참고문헌 (14)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2005. / Data mining and machine learning-Towards reducing false positives in intrusion detection 10 (3) : 169 ~ 183 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2003. / MILA Multilevel Immune Learning Algorithm lncs 2723 : 183 ~ 194 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / dec.1998. / An Anomaly Detection Algorithm Inspired by the Immune System springer : 262 ~ 275 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Data Mining Concepts and Techniques google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / Kuby Immunology google schola

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