2019년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
가변 길이의 봇넷 트래픽 분류를 위한 마코브 체인 모델 설계 |
| 영문제목(English Title) |
Design of Markov Chain Model for Variable-Length Botnet Traffic Classification |
| 저자(Author) |
이현종
어성율
김정미
김준호
김영호
Hyun-Jong Lee
Seong-Yul Euh
Jeong-Mi Kim
Jun-Ho Kim
Young-Ho Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 02 PP. 0968 ~ 0971 (2019. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추출한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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