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전자공학회 논문지 (Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers)

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한글제목(Korean Title) 네트워크 침입탐지 기술 연구 동향
영문제목(English Title) Survey on Network Intrusion Detection
저자(Author) 김동훈   손인수                          
원문수록처(Citation) VOL 56 NO. 08 PP. 0003 ~ 0012 (2019. 08)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 정보통신 기술이 발달하며 급격하게 정보량이 늘어나고, 그에 따라 해킹을 시도하는 사례가 많이 늘고 있다. 이에 따라 여러 종류의 공격 행위를 탐지하는 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 침입탐지 시스템는 정해진 규칙(패턴)에 따라 시스템을 구성하는 오용 탐지(Misuse Detection)과 기존 데이터의 행동 유형을 ‘학습’하여 새로운 패턴의 데이터가 들어와도 판별할 수 있는 비정상 탐지(Anomaly Detection)가 있고, 최근에는 비정상 탐지를 기반에 둔 기계학습 기반 침입탐지 시스템을 연구한 논문이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는 침입탐지 기술과 기계학습을 이용한 침입탐지 시스템에 관련된 논문들을 분석하여 침입탐지 시스템 생성 과정과 기계학습 기법의 종류에 따른 침입탐지 시스템 성능 평가를 수행한 연구 결과를 알아본다. 또한 SVM, NN, DT 기반 침입탐지 모델을 구현 및 생성하여 정확도, 탐지율, 오경보율을 측정하여 탐지 모델과 성능 측정 방법의 상관관계에 대해 알아보고 향후 기계학습 기반 침입탐지 시스템의 연구 방향을 제시한다.
영문내용
(English Abstract)
Recently, The amount of information increases as ICT develop and then Cracking more increases. For this reason, Intrusion Detection System that many kinds of Attacks are detected is needed. Intrusion Detection System is composed of two things. One is Misuse Detection that comprises system by fixed rule(Pattern) and the other is Anomaly Detection that differentiate the new Pattern of data by learning behavior type. There are many papers that studies Machine Learning based-on IDS that uses Anomaly Detection. In this paper, we analyze related papers that include Intrusion Detection Technology and Machine Learning based-on IDS. Using SVM, NN, DT, we create IDS and analyze the relationship between Detection Model and Performance measurement. and we suggest the way of research about Machine-Learning based-on IDS.
키워드(Keyword) Intrusion detection system   Data mining   Machine learning                       
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