LSTM 분류 모델에 기반한 차량용 애드혹 네트워크에서의 공격 유형 라벨 유사도 분석

Q: 이 논문에서 정의한 MBD이란 무엇인가?

VANET 환경에서 차량의 오작동 또는 공격을 탐지하는 시스템을 의미한다. 이는 차량, 인프라, 보행자 간의 통신이 이루어지는 지능형 교통 시스템 내에서 안전하고 신뢰성 있는 통신 환경을 보장하기 위해 필수적으로 요구되는 기술이다.

Q: 딥러닝 분류 모델의 특징 벡터를 활용한 오동작 유형 분석의 효과는 무엇인가?

연구 결과, LSTM 모델에서 추출한 특징 벡터를 t-SNE로 시각화하고 계층적 군집화를 수행했을 때 라벨별로 명확히 구분되는 분포를 확인하였다. 따라서 이를 계층적 구조 학습에 적용하면 기존 플랫 분류 모델보다 더 높은 성능을 낼 수 있다.

김민규; 정재희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김민규 (명지대학교) 정재희 (명지대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 238 - 240 (3page)

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V2X통신은 차량, 인프라, 보행자 사이의 통신을 구현하여 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구현을 위한 기반을 제공한다. 이 시스템의 핵심인 VANET은 차량간 무선 통신으로 교통 관리를 실현한다. 그러나 이러한 네트워크에서 결함 및 공격 정보를 포함한 데이터를 방송함으로 인해 치명적인 문제를 일으킬 수 있어 MBD(Misbehavior Detection) 시스템을 구축해야 할 필요성이 있다. 최근에는 기계학습을 활용한 MBD 연구가 많 ... 전체 초록 보기

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