악성트래픽의 실시간 탐지를 위한 CNN기반 분류 모델 비교 및 분석
저자
이민성(Lee Min-Seong) ; 박지태(Park Jee-tae) ; 최정우(Choi jeong-woo) ; 최동근(Dongkeun Choi) ; 김명섭(Kim Myung-Sup)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1080-1081(2쪽)
제공처
네트워크 환경이 성장함에 따라 네트워크 환경을 위협하는 악성 트래픽도 성장하고 있다. 정보 보호의 중요성이 증가하면서 악성트래픽 탐지 및 분류가 보안 분야에서 지속적으로 연구가 이루어지고 있다. 악성 트래픽을 분석하는 방법으로 포트 기반, 페이로드 기반, 통계 기반의 시그니처를 정의하여 악성 트래픽을 탐지하고 분석하는 연구들이 진행되었지만, 최근 암호화된 데이터의 전송으로 암호화된 트래픽이 늘어남에 따라 악성 트래픽도 암호화된 상태로 침입하여 공격하는 경향을 보이고 있다. 이에 따라 시그니처 기반의 악성 트래픽 탐지보다 머신 러닝 및 딥 러닝을 이용한 악성 트래픽 탐지 및 분류에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 및 딥 러닝 기반의 악성 트래픽 탐지는 탐지 정확도에 중점을 두고 있으며, 마찬가지로 트래픽 분류에서도 분류 정확도에 중점을 두고 있다. 트래픽을 분류한다는 측면에서 분류 정확도도 중요하지만 네트워크 트래픽의 실시간성을 고려하면 분류 정확도뿐만 아니라 빠르게 탐지할 수 있는 방법도 중요하다. 본 논문에서는 CNN 및 LSTM기반의 악성 트래픽 분류 방법을 사용하여 분류 정확도 및 분류 시간을 비교하였다.
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