2018년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
페이로드 데이터를 이용한 워드 임베딩 벡터 생성 및 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Word Embedding Vector Analysis using Payload Data |
| 저자(Author) |
최윤수
송중석
이혁로
Yunsoo Choi
Jungsuk Song
Hyeok-Ro Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 02 PP. 0223 ~ 0224 (2018. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
네트워크 침입 탐지 시스템은 네트워크 공격에 대한 중요하고 필수적인 방어 메커니즘이다. 그러나, 탐지를 수행하는 과정에서 수 많은 오탐(False Alarm)들이 생성될 수 있다. 오탐은 침입 탐지 시스템에서 매우 중요한 문제이며, 이를 해결하기 위하여 많은 기계학습 방법들이 제안되고 있다. 본 논문은 최근 주목을 받고 있는 딥러닝을 활용하기 위한 사전작업으로 네트워크 패킷내의 페이로드에 대한 워드벡터를 생성하고, 그 효용성에 대하여 분석한다. 50, 100, 200, 300, 500개의 벡터 차원과 10, 15, 20개의 주변 문맥의 조합으로 전체 15개의 워드 벡터 집합을 생성하였고, 구축시간과 워드 벡터의 표현력을 바탕으로 벡터차원 200과 주변문맥 15를 조합한 벡터 집합이 가장 효율적인 구성으로 분석되었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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