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An Effective Feature Extraction Mechanism for Intrusion Detection System 침입 탐지 시스템을 위한 효과적인 특징 추출 메커니즘

Cheng-Chung KUO, Ding-Kai TSENG, Chun-Wei TSAI, Chu-Sing YANG

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요약 :

악성 네트워크 트래픽을 판별하기 위한 효율적인 탐지 메커니즘의 개발은 최근 몇 년간 네트워크 보안 분야의 중요한 연구 주제였습니다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘을 기반으로 침입탐지시스템(IDS)을 구현하여 주기적으로 변환하고 분석한다. 현실 거의 실시간으로 캠퍼스 환경의 네트워크 트래픽을 모니터링합니다. 본 연구의 초점은 IDS의 탐지율을 향상시키는 방법과 전통적인 규칙 기반 시스템에서 벗어나 잘 알려지지 않은 포트 공격을 더 많이 탐지하는 방법을 찾는 것입니다. 판별 정확도를 높이기 위해 4가지 새로운 기능이 사용됩니다. 또한, 데이터 세트의 균형을 맞추는 알고리즘을 사용하여 학습 데이터 세트를 구성했으며, 이를 통해 학습 모델이 실제 환경의 상황을 보다 정확하게 반영할 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.11 pp.1814-1827
발행일
2021/11/01
공개일
2021/07/27
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021NGP0007
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Next-generation Security Applications and Practice)
범주

작성자

Cheng-Chung KUO
  National Cheng Kung University
Ding-Kai TSENG
  National Cheng Kung University
Chun-Wei TSAI
  National Sun Yat Sen University
Chu-Sing YANG
  National Cheng Kung University

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