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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동맹 (배재대학교) 조인준 (배재대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2021.2
수록면
587 - 593 (7page)

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본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.
#인공지능 #머신러닝 #서비스거부공격 #보안관제 #서비스모델 #Artificial Intelligence #Machine Learning #Denial of Service Attack #Security Control #Service Model

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 인공지능 기반 서비스거부 대응 필요성 및 활용방안
Ⅲ. 인공지능 기반 서비스거부공격 대응을 위한 서비스 모델 개발 방안
Ⅳ. 인공지능을 토한 서비스거부공격 대응 기법 검증
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Johnson kh Tanmay De / 2015 / An Approach of DDoS Attack Detection Using Classifiers :429~437 google schola 백나은 / 2018 / Snort를 이용한 비정형 네트워크 공격패턴 탐지를 수행하는 Spark 기반 네트워크 로그 분석 시스템 / 한국콘텐츠학회 논문지 18(4):48~59 dbpia Jiangtao Pei / 2019 / A DDoS Attack Detection Method Based on Machine Learning / JOURNAL OF PHYSICS: CONFERENCE SERIES 1237(3) google schola Thuy T. T Nguyen / 2008 / A Survey of Techiniques for Internet Traffic Classification using Machine Learning / IEEE Communications Surveys & Tutorials :56~76 google schola 오영택 / 2019 / 인공지능 기술기반의 통합보안관제 서비스모델 개발방안 / 한국콘텐츠학회 논문지 19(1):108~116 Crossref

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