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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 581 - 588 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.5.581
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웹 응용 프로그램은 HTTP 프로토콜의 보안 문제로 HTTPS 프로토콜을 사용한다. HTTPS 응용 트래픽 분류를 위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 암호화로 인해 분류하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 방법들은 multi-class 분류이며 서비스 단위로 응용 트래픽을 분류한다. 웹 서비스는 여러 응용 프로그램의 조합으로 구성되며, 트래픽 또한 여러 응용 프로그램의 조합으로 하나의 서비스를 이룬다. 기존 연구와 같이 서비스 단위로만 분류할 경우, 서비스 내 여러 응용 프로그램의 트래픽이 섞여 미탐 혹은 오탐할 수 있다. 따라서 우리는 multi-label 분류를 사용하여 플로우 별로 서비스 단위인 주라벨과 응용 프로그램 단위인 부라벨을 정의하고, 합성 곱 신경망을 설계하여 6개의 서비스와 서비스 내 14개의 응용 프로그램을 분류한다. 6개의 서비스 분류 정확도는 100%, 14개의 응용 프로그램 분류 정확도는 85% 성능으로 서비스 단위와 응용 프로그램 단위로 트래픽을 분류하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 문제 정의
Ⅳ. CNN 기반 다중 레이블 분류 방법
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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