KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
악성 URL 탐지 추론 모델의 분산 병렬 처리 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Distributed and Parallel Processing Methods of Malicious URL Detection Inference Models |
| 저자(Author) |
문효종
어지훈
손시운
문양세
Hyojong Moon
Jihun Eu
Siwoon Son
Yang-Sae Moon
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0062 ~ 0064 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
머신러닝 모델의 정확도를 향상시키기 위한 스태킹은 모델의 높은 복잡도로 인해 추론 시간도 증가하기 때문에, 데이터 스트림 환경에서 결과를 추론하기 위해 발생하는 지연 시간 증가의 문제가 있다. 특히, 이러한 높은 지연 시간은 실시간으로 결과를 추론해야 하는 악성 URL 탐지에서 반드시 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 스태킹을 사용한 악성 URL 탐지 추론 모델을 데이터 스트림 환경에서 효율적으로 처리할 수 있는 분산 병렬 처리 기법을 제안한다. 분산 병렬 알고리즘은 그 구성에 따라 처리 성능이 크게 달라질 수 있으므로, 본 논문에서는 네 가지 다른 구성으로 Independent Stacking, Sequential Stacking, Semi-Sequential Stacking, Semi-Independent Stacking을 제안한다. 또한, 가장 적합한 기법을 찾기 위해 제안하는 네 가지 구성에서 URL 스트림을 추론하는데 발생하는 지연 시간과 자원 사용량을 비교한다. 실험 결과, Semi-Independent Stacking이 가장 작은 지연 시간을 보여, URL 스트림을 위한 가장 효율적인 악성 URL 탐지 추론 모델로 확인되었다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
