KCI등재
N-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘과 일반화된 k-절단 서픽스트리를 이용한 확장가능하고 정확한 침입 탐지 기법 = Scalable and Accurate Intrusion Detection using n-Gram Augmented Naive Bayes and Generalized k-Truncated Suffix Tree
저자
강대기 (동서대학교) ; 황기현 (동서대학교) ; Kang, Dae-Ki ; Hwang, Gi-Hyun
발행기관
학술지명
한국정보통신학회논문지(Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering)
권호사항
발행연도
2009
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
805-812(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
기계 학습을 응용한 많은 침입 탐지 시스템들에서 n-그램 접근 방법이 사용되고 있다. 그러나, n-그램 접근방법은 확장이 어렵고, 주어진 시퀀스에서 획득한 n-그램들이 서로 겹치는 문제들을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해, 일반화된 k-절단 서픽스트리 (generalized k-truncated suffix tree; k-TST) 기반의 n-그램 증강 나이브 베이스 (n-gram augmented naive Bayes) 알고리즘을 침입 시퀀스의 분류에 적용하여 보았다. 제 안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 n-그램 특징들을 사용하는 일반 나이브 베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신(support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터와 비교하였다. 공개된 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터인 뉴 멕시코 대학(University of New Mexico)의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배의 문제도 해결하면서, 동시에 더 정확한 침입 탐지기를 생성해냄을 알 수 있었다.
더보기In many intrusion detection applications, n-gram approach has been widely applied. However, n-gram approach has shown a few problems including unscalability and double counting of features. To address those problems, we applied n-gram augmented Naive Bayes with k-truncated suffix tree (k-TST) storage mechanism directly to classify intrusive sequences and compared performance with those of Naive Bayes and Support Vector Machines (SVM) with n-gram features by the experiments on host-based intrusion detection benchmark data sets. Experimental results on the University of New Mexico (UNM) benchmark data sets show that the n-gram augmented method, which solves the problem of independence violation that happens when n-gram features are directly applied to Naive Bayes (i.e. Naive Bayes with n-gram features), yields intrusion detectors with higher accuracy than those from Naive Bayes with n-gram features and shows comparable accuracy to those from SVM with n-gram features. For the scalable and efficient counting of n-gram features, we use k-truncated suffix tree mechanism for storing n-gram features. With the k-truncated suffix tree storage mechanism, we tested the performance of the classifiers up to 20-gram, which illustrates the scalability and accuracy of n-gram augmented Naive Bayes with k-truncated suffix tree storage mechanism.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | KCI등재 |
2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | KCI등재 |
2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)