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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이한성 (안동대학교) 정세훈 (.순천대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
249 - 256 (7page)

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기계학습 기반의 침입탐지 방법론들은 분류하고자 하는 각 클래스에 대해 균등한 많은 학습 데이터가 필요하며, 탐지 또는 분류하려는 공격유형의 추가 시 시스템을 모두 재학습 해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징학습과 계층분류 방법을 이용하여, 비교적 적은 학습 데이터를 이용한 분류 문제 및 데이터 불균형 문제를 해결하고, 새로운 공격유형의 추가가 쉬운 침입탐지 방법론을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 KDD 침입탐지 데이터를 이용한 실험으로 가능성을 검증하였다.
#사이버 보안 #침입탐지 #특징학습 #계층적 분류 #Cyber Security #Intrusion Detection #Feature Learning #Hierarchical Classification

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