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2019
컨볼루션 신경망 기반 유해 네트워크 트래픽 탐지 기법평가
Assessing Convolutional Neural Network based Malicious Network Traffic Detection Methods
한국통신학회
김경백 외 2명
논문정보
- Publisher
- KNOM Review
- Issue Date
- 2019-09-01
- Keywords
- -
- Citation
- -
- Source
- -
- Journal Title
- -
- Volume
- 22
- Number
- 1
- Start Page
- 20
- End Page
- 29
- DOI
- ISSN
- 22871543
Abstract
최근 유해 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 머신러닝 기법을 활용하는 다양한 방법론들이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 컨볼루션 신경망 (Convolutioanl Neural Network)을 기반으로 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가한다. 이미지 처리에 강한 컨볼루션 신경망의 활용을 위해, 네트워크 트래픽의 주요 정보를 규격화된 이미지로 변환하는 방법을 제안하고, 변환된 이미지를 입력으로 컨볼루션 신경망을 학습시켜 유해 네트워크 트래픽의 분류를 수행하도록 한다. 실제 네트워크 트래픽 관련 데이터셋을 활용하여 이미지 변환 및 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 트래픽 분류 기법의 성능을 검증하였다. 특히, 다양한 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 모델 구성에 따른 트래픽 분류 기법의 성능을 평가하였다.
- 전남대학교
- KCI
- KNOM Review
저자 정보
| 이름 | 소속 |
|---|---|
| 김경백 | 인공지능융합학과 |