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소프트맥스 함수 특성을 활용한 침입탐지 모델의 공격 트래픽 분류성능 향상 방안 = Improvement of Attack Traffic Classification Performance of Intrusion Detection Model Using the Characteristics of Softmax Function
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2020
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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81-90(10쪽)
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In the real world, new types of attacks or variants are constantly emerging, but attack traffic classification models developed through artificial neural networks and supervised learning do not properly detect new types of attacks that have not been trained. Most of the previous studies overlooked this problem and focused only on improving the structure of their artificial neural networks. As a result, a number of new attacks were frequently classified as normal traffic, and attack traffic classification performance was severly degraded. On the other hand, the softmax function, which outputs the probability that each class is correctly classified in the multi-class classification as a result, also has a significant impact on the classification performance because it fails to calculate the softmax score properly for a new type of attack traffic that has not been trained. In this paper, based on this characteristic of softmax function, we propose an efficient method to improve the classification performance against new types of attacks by classifying traffic with a probability below a certain level as attacks, and demonstrate the efficiency of our approach through experiments.
더보기현실 세계에서는 기존에 알려지지 않은 새로운 유형의 변종 공격이 끊임없이 등장하고 있지만, 인공신경망과 지도학습을 통해 개발된 공격 트래픽 분류모델은 학습을 실시하지 않은 새로운 유형의 공격을 제대로 탐지하지 못한다. 기존 연구들 대부분은 이러한 문제점을 간과하고 인공신경망의 구조 개선에만 집중한 결과, 다수의 새로운 공격을 정상 트래픽으로 분류하는 현상이 빈번하게 발생하여 공격 트래픽 분류성능이 심각하게 저하되었다. 한편, 다중분류 문제에서 각 클래스에 대한 분류가 정답일 확률을 결과값으로 출력하는 소프트맥스(softmax) 함수도 학습하지 않은 새로운 유형의 공격 트래픽에 대해서는 소프트맥스 점수를 제대로 산출하지 못하여 분류성능의 신뢰도 또는 정확도를 제고하는데 한계를 노출하고 있다 . 이에 본 논문에서는 소프트맥스 함수의 이러한 특성을 활용하여 모델이 일정 수준 이하의 확률로 판단한 트래픽을 공격으로 분류함으로써 새로운 유형의 공격에 대한 탐지성능을 향상시키는 방안을 제안하고, 실험을 통해 효율성을 입증한다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2012-07-04 | 학회명변경 | 한글명 : 한국사이버테러정보전학회 -> 한국융합보안학회영문명 : Korea Information Assurance Society -> Korea Convergence Security Association | KCI후보 |
2012-07-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보*보안논문지 -> 융합보안 논문지외국어명 : The Journal of The Information Assurance -> Journal of convergence security | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2009-04-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (기타) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-11-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보보증논문지 -> 정보*보안논문지 | KCI후보 |
2006-11-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보보증논문지 -> 정보*보안논문지외국어명 : The Journal of The Information Assurance -> Journal of The Information and Security | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.38 | 0.38 | 0.34 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.32 | 0.31 | 0.451 | 0.14 |
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