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초록

영어

Recently, with the rapid expansion of networks driven by the advancements of the Fourth Industrial Revolution, cybers ecurity threats are becoming increasingly severe. Traditional signature-based Network Intrusion Detection Systems (NIDS) are effective in detecting known attacks but show limitations when faced with new threats such as Advanced Persistent Threats (APT). Additionally, deep learning models based on supervised learning can lead to biased decision boundaries due to the imbalanced nature of network traffic data, where normal traffic vastly outnumbers malicious traffic. To address the se challenges, this paper proposes a network intrusion detection method based on one-class models that learn only from n ormal data to identify abnormal traffic. The effectiveness of this approach is validated through experiments using the Deep SVDD and MemAE models on the NSL-KDD dataset. Comparative analysis with supervised learning models demonstrates that the proposed method offers superior adaptability and performance in real-world scenarios.

한국어

4차 산업혁명의 발전으로 네트워크가 급속히 확산되면서 사이버 보안 위협이 더욱 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 알려진 공격을 탐지하는 데 효과적이지만, APT와 같은 새로운 공격에는 한계가 있다. 또한, 지도 학습 기반 딥러닝 모델은 불균형 데이터 문제로 인해 정상 데이터에 편향된 결과를 낳을 위험이 있다. 이러한 문제 를 해결하기 위해 본 논문은 정상 데이터만을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 단일 클래스 모델 기반의 네트워크 침입 탐지 방법을 제안한다. DeepSVDD와 MemAE 모델을 활용해 NSL-KDD 데이터 셋에서 제안하는 방법의 효율성을 검증하며, 지도 학습 모델과의 비교를 통해 제안된 방법이 실제 네트워크 침입 탐지 문제에서 더욱 효과적임을 확인한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
2.1 단일 클래스 기반 이상탐지
2.2 메모리 증강 오토인코더
2.3 DeepSVDD
2.4 NSL-KDD 데이터 셋
3. 제안하는 방법
3.1 네트워크 트래픽 이상점수
3.2 임계값 설정 및 위협탐지
3.3 네트워크 특징 전처리
4. 실험
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 민병준 [ Byeongjun Min | 한화시스템 사이버전장팀 ] 주저자/교신저자
• 박대경 [ Daekyeong Park | 한화시스템 사이버전장팀 ] 공동저자

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