Earticle

초록

한국어

현실 세계에서는 기존에 알려지지 않은 새로운 유형의 변종 공격이 끊임없이 등장하고 있지만, 인공신경망과 지도학 습을 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 트래 픽으로 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 한계 를 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.

영어

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.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. NSL-KDD
4. 제안 방안
4.1 실험 환경
4.2 원시데이터 전처리 및 이미지 변환
4.3 분류모델 학습
4.4 시험 데이터세트의 소프트맥스 점수 확인
4.5 성능평가지표
4.6 소프트맥스 점수를 이용한 클래스 재분류
4.7 기존 연구와의 비교
5. 결론
참고문헌

저자

• 김영원 [ Young-won Kim | 국방대학교 국방과학학과 석사과정 ] 주저자
• 이수진 [ Soo-jin Lee | 국방대학교 국방과학학과 교수 ] 교신저자

참고문헌