네트워크에서 에이전트 학습을 이용한 침입탐지시스템 모델

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한글제목(Korean Title)	네트워크에서 에이전트 학습을 이용한 침입탐지시스템 모델
영문제목(English Title)	Intrusion Detection System Model using agent teaming in network
저자(Author)	정종근 김용호 이윤배 Jong-Geun Jeong Yong-Ho Kim Yun-Bae Lee
원문수록처(Citation)	VOL 06 NO. 08 PP. 1346 ~ 1351 (2002. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	분산된 네트워크 환경에서 침입탐지시스템을 구축하는 일은 단일 환경에서보다 매우 복잡하다. 특히, 각기 다른 운영체제시스템에서 발생하는 로그데이터의 수집과 분석 등에서 많은 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 에이전트 학습 시스템을 적용한 침입탐지시스템 모델을 제시한다. 에이전트 학습을 위한 알고리즘으로는 데이터 마이닝 알고리즘을 적용한다.
영문내용 (English Abstract)	It is very complex to construct Intrusion Detection System in distributed network environment than simple ones. Especially, In the collecting and analysis of logdata from out different operating system break out much problem. So In this paper, We present a Intrusion Detection System model applying agent teaming system to solve these problem. We apply the data Mining algorithm for agent learning.
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