KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
도시 컴퓨팅 환경에서 엣지-컴퓨팅을 통한 효율적인 공격 탐지 모델 공유 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Methodology of Attack-Detection Model-Sharing based on Edge-Computing in Urban Computing Environment |
| 저자(Author) |
김효원
도인실
채기준
Hyowon Kim
Inshil Doh
Kijoon Chae
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1161 ~ 1163 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
IoT 기기가 보편화되어 방대한 데이터를 생산해내는 도시 컴퓨팅 환경에서는, IoT 환경의 변동성과 다양성, IoT 기기의 물리적 한계를 고려한 보안 대책이 필수적이다. 본 연구에서는 포그 레이어를 중심으로 한 분산된 환경에서 IoT에 대한 보안 공격을 머신러닝 모델로 탐지하고, 생성된 공격 탐지 모델을 네트워크에서 효율적으로 공유할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 엣지 레이어에서 IoT의 트래픽 데이터셋을 수집하고, 포그 레이어에서 데이터셋과 관련된 머신러닝 모델을 생성한다. 생성된 모델의 정보는 프라이빗 블록체인을 통해 네트워크에 저장되며, 포그 노드들은 블록체인과 IPFS를 통해 필요한 공격 탐지 모델을 네트워크에서 효율적으로 공유받을 수 있다. 따라서, 네트워크상에서 효율적으로 IoT 대상 공격을 탐지할 수 있으며 공격 탐지 모델의 업데이트 비용이 감소되어 컴퓨팅 자원 활용의 효율성을 높일 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
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