무선 네트워크 침입탐지를 위해 개선된 CNN 분석

박승균

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박승균 (신한대학교)

저널정보: 융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제9권 제3호

발행연도: 2021.9

수록면: 147 - 154 (8page)

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최근 5G기술과 함께 공중 및 사설 WiFi 서비스 영역이 크게 확대되면서 사용자 트래픽의 종류와 크기도 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 함께 무선 네트워크의 보안 취약성을 이용한 인가되지 않은 악의적인 사용자의 침입/공격 트래픽도 크게 증가하고 있다. 침입/공격특성 또한 다양화되고 있어 기존 무선 네트워크 침입 탐지 시스템은 오탐률이 높고 탐지 효율성이 낮으며 침입 및 공격 트래픽에 대한 일반화 능력이 약하다. 본 논문에서는 과대적합 문제를 피하면서 일반화 능력을 개선하기 위한 방안으로 CNN의 커널 크기를 축소하고 콘볼루션 계층을 이중화하여 병렬 연산을 하는 구조를 제안한다. 테스트 데이터 세트로NSL-KDD CUP 데이터 세트를 사용하여, 실험 및 분석 결과 제안한 CNN은 침입/공격을 탐지하기 위한 샘플 테스트 수행에서 정확도와 참양성률(true positive rate)은 96.38%, 96.75%이며 이것은 기존 DBN과 RNN보다 2%이상 향상된 결과이다. 또한 위양성율(false positive rate)은 0.88%와 0.91% 보다 낮은 0.64%을 보여주었다.

#Wireless network #Intrusion detection #Convolution neural network #Detection accuracy #True positive rate #False positive rate

참고문헌 (15)

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S. Zou / 2021 / Network Intrusion Detection Method Based on Deep Learning / Journal of Physics Conference Series (1)

Y. He / 2020 / Image-based Encrypted Traffic Classification with Convolution Neural Networks[C] / 2020 IEEE Fifth International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC)

L. Yang / 2020 / Real-Time Intrusion Detection in Wireless Network : A Deep Learning-Based Intelligent Mechanism / IEEE Access 8:170128~170139

H. Yang / 2019 / Wireless Network Intrusion Detection Based on Improved Convolutional Neural Network / IEEE Access 7:99

김동훈 / 2019 / KDD CUP 99를 이용한 기계학습 기반 네트워크 침입 탐지 기법 연구 / 한국통신학회 학술대회논문집 :861~862

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