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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 131 - 137 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2023.21.5.131
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최근 블록체인의 가치가 상승함에 따라 다양한 보안 위협이 등장하고 있다. 또한 블록체인 네트워크에 비정상적인 행위를 빠른 시간내에 탐지하는 연구가 중요한 상황이다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크 보안 위협과 이상 탐지 요소를 탐지하기 위해 트랜잭션 정보를 기반으로 데이터를 수집하고 비지도 학습을 활용하여 이상 탐지에 대한 실험 결과를 제시한다. 본 논문의 학습 모델은 하나의 블록당 탐지 시간이 0.058ms로서 초당 17,000여개의 블록의 정상/비정상 행위 여부를 판단이 가능하다. 또한 학습 평가 점수는 Accuracy 98.2%, False Negative 0.6%, False Positive 1.2%이다. 비정상 행위로 발생한 블록 100개 중 99.4개의 블록을 비정상행위로 올바르게 탐지하고 정상 행위로 발생한 블록 약 100개 중 99.8개의 블록을 정상 행위로 올바르게 탐지한다. 종합적으로 100개의 블록이 생성된 경우, 98개 블록의 정상/비정상 행위 여부를 올바르게 탐지하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구배경 및 관련연구
Ⅲ. 트랜잭션 기반 블록체인 네트워크 이상 탐지
Ⅳ. 이상 탐지 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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