This paper suggests a method to check whether the real network data and modeling dataset for real network has statistically similar characteristics. The method we adopt in this paper is a Generalized Additive Model. By using this method, we show how similar the MIT/LL network data and the KDD CUP’99 dataset are regarding their characteristics. It provided reasonable outcome for us to confirm that MIT/LL dataset and KDD Cup’99 dataset are not statistically similar.
한국어
본 논문에서는 실제의 네트워크 데이터 셋과 모델링 된 데이터 셋의 특성이 통계학적으로 일치하는 가를 검정할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, MIT/LL 데이터 셋과 MIT/LL 데이터 셋을 바탕으로 재합성된 KDD CUP’99 데이터 셋 과의 특성이 얼마나 유사한 지를 보였으며, 통계적으로 동일 한 것으로 인정할 수 있음을 증명하였다.
목차
요 약 Abstract 1. 서론 2. Generalized Additive Model 3. 실험 및 결과 3.1. 데이터 성격 3.2 실험 방법 3.3. 실험결과 4. 결론 참고문헌
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업