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초록

영어

Network event analysis gives useful information on the network status that helps protect attacks. It involves finding sets of frequently used packet information such as IP addresses and requires real-time processing by its nature. Apriori algorithm used for data mining can be applied to find frequent item sets, but is not suitable for analyzing network events on real-time due to the high usage of CPU and memory and thus low processing speed. This paper develops a network event audit module by applying association rules to network events using a new algorithm instead of Apriori algorithm. Test results show that the application of the new algorithm gives drastically low usage of both CPU and memory for network event analysis compared with existing Apriori algorithm.

한국어

최근 새로운 공격기법에 대한 대응방법의 하나로 네트워크 상황 즉, 네트워크 사용량을 분석을 통한 외부 공격 예방기법이 연구되고 있다. 이를 위한 네트워크 분석을 데이터 마이닝 기법을 통하여 네트워크 이벤트에 대한 연관 규칙을 주어 외부뿐만 아니라 내부 네트워크를 분석할 수 있는 기법이 제안되었다. 대표적인 데이터 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 이용한 네트워크 트래픽 분석은 과도한 CPU 사용시간과 메모리 요구로 인하여 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 네트워크 이벤트 감사 모듈을 개발하였다. 새로운 알고리즘을 적용한 결과, Apriori 알고리즘을 적용한 시스템에 비해 CPU 사용시간과 메모리의 사용량에 있어 큰 향상을 보였다.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 데이터마이님
  2.2 Apriori 알고리즘
  2.3 연관규칙을 적용한 데이터베이스의 활용
 3. 새로운 연관규칙 알고리즘을 이용한 이벤트 감사 모듈
  3.1 Apriori를 이용한 이벤트 모듈
  3.2 새로운 연관 규칙 알고리즘
  3.3 새로운 연관 규칙 알고리즘을 적용한 이벤트 분석 테스트
 4. 결론 및 향후 연구방향
 참고문헌

키워드

저자

• 한석재 [ Seakjae Han | 한남대학교 컴퓨터공학과 ]
• 소우영 [ Wooyoung Soh | 한남대학교 컴퓨터공학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005