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저자정보
주승세 (대구가톨릭대학교) 한유진 (대구가톨릭대학교) 유재학 (한국전자통신연구원) 문대성 (한국전자통신연구원) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
519 - 522 (4page)

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본 논문은 네트워크 침입 탐지를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 비지도 학습 기반 딥러닝 모델을 제시한다. 네트워크 침입 탐지 공개 데이터셋으로 널리 활용되고 있는 NSL-KDD 데이터를 활용하여 네트워크 트래픽 이상 징후를 감지하기 위한 다층 퍼셉트론 기반의 인코더와 디코더로 구성된 오토인코더 모델을 구현하였다. 실험결과에 따르면, 본 연구에서 제시한 다층 퍼셉트론 기반 오토인코더 모델이 지도학습 기반 합성곱 신경망 모델 보다 약 5.5%, 변이형 오토인코더 모델보다 약 15% 더 높은 침임 탐지 정확도 성능을 제공하는 것을 실험적으로 관찰할 수 있었다.
#NSL-KDD #Network Intrusion Detection #Autoencoder #Unsupervised Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지도학습 기반 침입 탐지 모델
Ⅲ. 비지도학습 기반 침입 탐지 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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