연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭주 공격 탐지의 심층 분석

유재학; 강봉수; 이한성; 박준상; 김명섭; 박대희; Jaehak Yu; Bongsu Kang; Hansung Lee; Jun-Sang Park; Myung-Sup Kim; Daihee Park

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2008년 추계 학술대회

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한글제목(Korean Title)	연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭주 공격 탐지의 심층 분석
영문제목(English Title)	An In-depth Analysis on Traffic Flooding Attacks Detection using Association Rule Mining
저자(Author)	유재학 강봉수 이한성 박준상 김명섭 박대희 Jaehak Yu Bongsu Kang Hansung Lee Jun-Sang Park Myung-Sup Kim Daihee Park
원문수록처(Citation)	VOL 15 NO. 02 PP. 1563 ~ 1566 (2008. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
영문내용 (English Abstract)
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