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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.12
- 수록면
- 179 - 185 (7page)
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본 논문에서는 RST(Rough Set Theory)과 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용한 RSIDS (RST and SVM based Intrusion Detection System)를 설계하였다. RSIDS는 PrePro(Preprocessing) 모듈, RRG(RST based Rule Generation) 모듈, 그리고 SAD(SVM based Attack Detection) 모듈로 구성된다. PrePro 모듈은 수집한 정보를 RSIDS의 데이터 형식에 맞게 변경한다. RRG 모듈은 공격 자료를 분석하여 공격 규칙을 생성하고, 그 규칙을 이용하여 대량화된 데이터에서 공격정보를 추출하고, 그리고 추출한 공격정보를 SAD 모듈에 전달한다. SAD 모듈은 추출된 공격 정보를 이용하여 공격을 탐지하여 관리자에게 통보한다. 그 결과, 기존의 SVM과 비교해볼 때, RSIDS는 평균 공격 탐지율 77.71%에서 85.28%로 향상되었으며, 평균 FPR은 13.25%에서 9.87%로 감소하였다. 따라서 RSIDS는 기존의 SVM을 이용한 공격 탐지 기법보다 향상되었다고 할 수 있다.
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참고문헌 (9)
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Korea Internet & Security Agency / 2011 / 2010 Hacking ․ Virus Status and Corresponding
Z. Pawlak / 1991 / Rough sets : Theoretical Aspects of Reasoning About Data / Kluwer Academic Publishers Norwell :9~29
서완석 / 2005 / 러프집합이론과 SOM을 이용한 연속형 속성의 이산화 / 산업경영시스템학회지 28(1):1~7
Jan Komorowski / Rough Sets : A Tutorial
Z. Pawlak / 2002 / Rough sets and intelligent data analysis / Information Sciences 147(1-4):1~12
Z. Pawlak / 1991 / Rough sets : Theoretical Aspects of Reasoning About Data / Kluwer Academic Publishers Norwell :9~29
서완석 / 2005 / 러프집합이론과 SOM을 이용한 연속형 속성의 이산화 / 산업경영시스템학회지 28(1):1~7
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