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초록

영어

The performance of a network intrusion detection system using the machine learning method depends heavily on the composition and the size of the feature set. The detection accuracy, such as the detection rate or the false positi ve rate, of the system relies on the feature composition. And the time it takes to train and detect depends on the siz e of the feature set. Therefore, in order to enable the system to detect intrusions in real-time, the feature set to be used should have a small size as well as an appropriate composition. In this paper, we show that the size of the feat ure set can be further reduced without decreasing the detection rate through using Pearson correlation coefficient bet ween features along with the multi-objective genetic algorithm which was used to shorten the size of the feature set in previous work. For the evaluation of the proposed method, the experiments to classify 10 kinds of attacks and be nign traffic are performed against NSL_KDD data set.

한국어

기계학습을 이용하는 침입 탐지 시스템의 성능은 특징 집합의 구성과 크기에 크게 좌우된다. 탐지율과 같은 시스템의 탐지 정확도는 특징 집합의 구성에, 학습 및 탐지 시간은 특징 집합의 크기에 의존한다. 따라서 즉각적인 대응이 필수인 침입 탐지 시스템의 실시간 탐지가 가능하도록 하려면, 특징 집합은 크기가 작으면서도 적절한 특징들로 구성하여야 한 다. 본 논문은 실시간 탐지를 위한 특징 집합 선택 문제를 해결하기 위해 사용했던 기존의 다목적 유전자 알고리즘에 특징 간의 Pearson 상관계수를 함께 사용하면 탐지율을 거의 낮추지 않으면서도 특징 집합의 크기를 줄일 수 있음을 보 인다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 사용하여 10가지 공격 유형과 정상적인 트래픽을 구별하도 록 인공신경망을 설계, 구현하여 실험한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. NSL_KDD 데이터
3. 특징 선택 알고리즘
3.1 다목적 유전자 알고리즘
3.2 Pearson 상관계수를 이용한 특징 선택
4. 다중 퍼셉트론
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 강승호 [ Kang Seung-Ho | 동신대학교/정보보안전공 ]
• 정인선 [ Jeong In-Seon | 전남대학교/전자컴퓨터공학부 ]
• 임형석 [ Lim Hyeong-Seok | 전남대학교/전자컴퓨터공학부 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005