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연구 논문
Cyber Threat Analysis and Prediction Using Machine Learning
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- 발행기관
- 한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) 바로가기
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- 간행물
- 디지털융합논문지 바로가기
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- 통권
- 제8권 제1호 (2021.10)바로가기
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- 페이지
- pp.1-8
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A403495
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원문정보
초록
- 영어
- With the increase in cyber data attacks, the manual method of investigating cyber-attacks is more prone to errors and is time consuming. With the increase in advanced cyber threat attacks with the same patterns, timely investigation is not possible. There are many systems proposed which analyse and predict threats using various machine learning methods. In this various models apply machine learning algorithms to analyse and predict cyber-attacks.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methods Used For Cyber Threat Analysis
2.1. Latent Semantic Indexing
2.2. Clustering
2.3. Game Theory
2.4. Decision Tree
2.5. Neural Networks
Ⅲ. Literature Survey
Ⅳ. Conclusion
References
키워드
Machine Learning Cyber Security Cyber Threats Data Breaches Prediction저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) [The Korean Academic Society of AI Digital Convergence]
- 설립연도
- 2015
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 본 학회는 디지털 경영에 관련된 디지털 미디어, 디지털 통신, 디지털 방송, 디지털 콘텐츠, 디지털 문화, 디지털 사회, 디지털 유통, 디지털 금융, 디지털 물류, 디지털 정책, 디지털 기술, 디지털 교육 그리고 디지털과 아날로그의 비교 등에 대한 학제간 연구와 실사구시적인 적용을 통하여 디지털 경영의 발전과 한국이 세계적인 디지털 강국으로 성장하기 위한 학술적인 기반과 실무적인 지침을 조성하는 것을 목적으로 하고 있습니다.
간행물
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- 간행물명
- 디지털융합논문지 [Journal of Digital Convergence]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 2765-4818
- eISSN
- 2765-4877
- 수록기간
- 2014~2026
- 십진분류
- KDC 300 DDC 303
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