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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 418 - 424 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.4.418
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NIDS(Network Intrusion Detection System)는 네트워크 경계 보안에 필수적인 도구로써 네트워크 침입을 감지하기 위해 네트워크 트래픽 패킷을 검사한다. 현존하는 많은 연구들은 NIDS를 구축하기 위해 기계 학습 기법을 사용했는데, 이러한 연구들은 다양한 인공지능 알고리즘의 효과를 입증했지만, 네트워크 트래픽 데이터의 시계열 정보를 활용하는 경우는 드물었다. 신경망 기반 모델을 이용한 연구에는 네트워크 트래픽 데이터의 범주형 정보를 보다 더 효과적으로 활용할 수 있는 가능성이 남아있다. 본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용한 순차정보와 임베딩 기법을 이용한 범주형 정보에 근거한 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. 검증을 위해 종합적인 네트워크 트래픽 데이터 집합인 UNSW-NB15를 이용하여 비교 실험을 수행하였고, 실험 결과는 제안된 방법이 99.72%의 이항 분류 정확도로 기존의 방식들 보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Intrusion Detection Based on LSTM
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
A. Beaugnon and P. Chifflier, "Machine learning for computer security detection systems: Practical feedback and solutions," 2018 Computer & Electronics Security Application Rendez-vous, 2018.
S. A. R. Shah and B. Issac, "Performance comparison of intrusion detection systems and application of machine learning to snort system," Future Generation Computer Systems, Vol. 80, pp. 157-170, 2018.
S. Northcutt, L. Zeltser, S. Winters, K. Kent, and R. W. Ritchey, Inside Network Perimeter Security (2Nd Edition) (Inside). Indianapolis, IN, USA: Sams, 2005.
Wenke Lee, S. J. Stolfo, and K. W. Mok, "A data mining framework for building intrusion detection models," IEEE Symposium on Security and Privacy (Cat. No.99CB36344), May 1999, pp. 120-132.
T. A. Tang, L. Mhamdi, D. McLernon, S. A. R. Zaidi, and M. Ghogho, "Deep recurrent neural network for intrusion detection in sdn-based networks," NetSoft, pp. 202-206, Jun. 2018.
S. A. R. Shah and B. Issac, "Performance comparison of intrusion detection systems and application of machine learning to snort system," Future Generation Computer Systems, Vol. 80, pp. 157-170, 2018.
S. Northcutt, L. Zeltser, S. Winters, K. Kent, and R. W. Ritchey, Inside Network Perimeter Security (2Nd Edition) (Inside). Indianapolis, IN, USA: Sams, 2005.
Wenke Lee, S. J. Stolfo, and K. W. Mok, "A data mining framework for building intrusion detection models," IEEE Symposium on Security and Privacy (Cat. No.99CB36344), May 1999, pp. 120-132.
T. A. Tang, L. Mhamdi, D. McLernon, S. A. R. Zaidi, and M. Ghogho, "Deep recurrent neural network for intrusion detection in sdn-based networks," NetSoft, pp. 202-206, Jun. 2018.
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