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주승세 (대구가톨릭대학교) 이성혁 (대구가톨릭대학교) 유재학 (한국전자통신연구원) 문대성 (한국전자통신연구원) 배지훈 (대구가톨릭대학교  )
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제7호(JKIIT, Vol.22, No.7)
발행연도
2024.7
수록면
45 - 54 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.7.45

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네트워크 상에서 발생하는 사이버 공격으로 인한 피해가 매년 증가하고 있다. 기존에는 알려진 공격 유형을 탐지하기 위한 지도 학습 기반의 딥러닝 모델과, 비정상 상황을 탐지하기 위한 비지도 학습 기반의 딥러닝 모델에 대한 연구가 주로 이루어졌다. 하지만 이러한 접근 방식은 새로운 유형의 공격에 대한 정확한 탐지와, 적절한 대응이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 새로운 유형의 공격을 탐지하기 위한 전이 학습 기반 딥러닝 모델을 제안한다. 이는 두 단계의 학습 과정으로 구성되어 있다. 단계 1에서는 Bot-IoT 소스 도메인 데이터 셋으로부터 다양한 특징을 추출하고, 이를 기반으로 단계 2에서는 UNSW-NB15 타겟 도메인 데이터 셋으로 재학습을 수행한다. 다양한 공격 유형에 대하여 제안 모델은 약 94.21%의 분류 정확도를 보여주었으며, 이는 기존 합성곱 신경망 기반 모델 보다 약 1.84% 향상된 결과를 제공하는 것을 실험적으로 관찰할 수 있었다.
#network intrusion detection #transfer learning #attack type classification #UNSW-NB15

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 수집 및 전처리
Ⅳ. 전이 학습 기반 네트워크 침입 탐지 모델
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
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