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연관 규칙 기반 네트워크 공격 탐지 및 분석 기법 연구 = A study of network attack detection and analysis based on association rule
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2022
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Korean
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KCI등재
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1803-1812(10쪽)
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These days, the use of machine learning models for network attack detection has been increasing. Especially anomaly detection models that distinguish normal and abnormal are the mainstream, but binary classification and multiclass classification models have some limitations; when a model needs to classify various attacks, the model's size can be huge, or the model will be complex. That causes the time complexity of the model to increase. Since association rule analysis figure out hidden patterns in data, we extract the criteria for classifying network attacks using the result of association rule analysis. Therefore, in this study, we analyze various network attacks based on association rules, and based on the analysis results, we propose a model that provides ranking of attacks close to the input data. The proposed method showed a high detection rate according to the experimental results.
더보기최근 네트워크 공격 탐지 방안을 위해 머신러닝 모델을 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 정상과 비정상으로 구분하는 비정상 탐지 모델이 주류를 이루고 있으나, 이진 분류 및 다중클래스 분류 모델은 다양한 공격을 분류하기 위해서는 모델의 크기가 커지거나 time-complexity가 길어지는 등의 오버헤드가 생기게 된다. 연관 규칙 분석은 데이터 안의 숨겨진 패턴을 찾을 수 있으므로, 이점에 착안하여 연관 규칙 분석 결과를 사용하여 네트워크 공격을 분류하는 기준을 추출한다. 본 연구에서는 연관 규칙을 기반으로 한 다양한 네트워크 공격을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 입력 데이터와 가까운 공격들을 특정화하여 제공하는 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제시한 기법이 높은 탐지율을 보였다.
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