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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.8
- 수록면
- 5,256 - 5,262 (7page)
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최근 국가기관, 언론사, 금융권 등에 대하여 분산 서비스 거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격, 악성코드 유포 등 무차별 사이버테러가 발생하고 있다. DDoS 공격은 네트워크 계층에서의 대역폭 소모를 주된 공격 방법으로 정상적 인 사용자와 크게 다르지 않는 패킷을 이용하여 공격을 하기 때문에 탐지 및 대응이 어렵다. 이러한 인터넷 비정상적인 트래 픽이 증가하여 네트워크의 안전성 및 신뢰성을 위협하고 있어 비정상 트래픽에 대한 발생 징후를 사전에 탐지하여 대응할 수 있는 방안의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 비정상 트래픽 탐지 기법에 대한 현황 및 문제점을 분석하고, 예측 방법인 추세 모형, 지수평활법, 웨이브렛 분석 방법 등을 비교 분석하여 인터넷 트래픽의 특성을 실시간으로 분석 및 예측이 가능한 가장 적합한 예측 모형을 이용한 탐지 방법을 제안하고자 한다.
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참고문헌 (9)
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P. Barford / 2001 / Characteristics of Network Traffic Flow Anomalies / In Proceedings of the ACM SIGCOMM Internet Measurement Workshop
Seung-pyo Hong / 2013 / A study on abnormal network traffic detection method using fisher linear discriminant
Min seok Lee / 2013 / Research of HTTP GET flooding attack detection methods using ARIMA time series forecasting model
Myeung hee Hoe / 1994 / Time Series Analysis’ / Liberty Academy
Sung-Min Park / 2013 / Comparisions of forecasting Methods Using Time Series Model
Seung-pyo Hong / 2013 / A study on abnormal network traffic detection method using fisher linear discriminant
Min seok Lee / 2013 / Research of HTTP GET flooding attack detection methods using ARIMA time series forecasting model
Myeung hee Hoe / 1994 / Time Series Analysis’ / Liberty Academy
Sung-Min Park / 2013 / Comparisions of forecasting Methods Using Time Series Model
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