정보처리학회 논문지 컴퓨터 및 통신시스템
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
CNN 기반의 실시간 DNS DDoS 공격 탐지 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
CNN Based Real-Time DNS DDoS Attack Detection System |
| 저자(Author) |
서인혁
이기택
유진현
김승주
In Hyuk Seo
Ki-Taek Lee
Jinhyun Yu
Seungjoo Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 06 NO. 03 PP. 0135 ~ 0142 (2017. 03) |
한글내용
(Korean Abstract) |
DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
DDoS (Distributed Denial of Service) exhausts the target server's resources using the large number of zombie pc, As a result normal users don't access to server. DDoS Attacks steadly increase by many attacker, and almost target of the attack is critical system such as IT Service Provider, Government Agency, Financial Institution. In this paper, We will introduce the CNN (Convolutional Neural Network) of deep learning based real-time detection system for DNS amplification Attack (DNS DDoS Attack). We use the dataset which is mixed with collected data in the real environment in order to overcome existing research limits that use only the data collected in the experiment environment. Also, we build a deep learning model based on Convolutional Neural Network (CNN) that is used in pattern recognition. |
| 키워드(Keyword) |
딥 러닝
DNS DDoS 공격
실시간 탐지 시스템
DNS 증폭 공격
Deep Learning
DNS DDoS Attack
Real-Time Detection System
DNS Amplification Attack
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
