한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
이산화 전처리 방식 및 컨볼루션 신경망을 활용한 네트워크 침입 탐지에 대한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Research on Network Intrusion Detection based on Discrete Preprocessing Method and Convolution Neural Network |
| 저자(Author) |
유지훈
민병준
김상수
신동일
신동규
iHoon Yoo
Byeongjun Min
Sangsoo Kim
Dongil Shin
Dongkyoo Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 02 PP. 0029 ~ 0039 (2021. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능 지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
As damages to individuals, private sectors, and businesses increase due to newly occurring cyber attacks, the underlying network security problem has emerged as a major problem in computer systems. Therefore, NIDS using machine learning and deep learning is being studied to improve the limitations that occur in the existing Network Intrusion Detection System. In this study, a deep learning-based NIDS model study is conducted using the Convolution Neural Network (CNN) algorithm. For the image classification-based CNN algorithm learning, a discrete algorithm for continuity variables was added in the preprocessing stage used previously, and the predicted variables were expressed in a linear relationship and converted into easy-to-interpret data. Finally, the network packet processed through the above process is mapped to a square matrix structure and converted into a pixel image. For the performance evaluation of the proposed model, NSL-KDD, a representative network packet data, was used, and accuracy, precision, recall, and f1-score were used as performance indicators. As a result of the experiment, the proposed model showed the highest performance with an accuracy of 85%, and the harmonic mean (F1-Score) of the R2L class with a small number of trainingsamples was 71%, showing very good performance compared to other models. |
| 키워드(Keyword) |
NSL-KDD
네트워크 이상 탐지
CNN
연속형 변수 이산형화
NSL-KDD
Network Intrusion Detection
CNN
Discretization of Continuous
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