클러스터 정보를 이용한 네트워크 이상상태 탐지방법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이호섭 | - |
dc.contributor.author | 박응기 | - |
dc.contributor.author | 서정택 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-15T05:40:27Z | - |
dc.date.available | 2021-09-15T05:40:27Z | - |
dc.date.created | 2021-09-15 | - |
dc.date.issued | 2012-06 | - |
dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/82153 | - |
dc.description.abstract | 최근 우리는 급격한 정보통신 기술의 발달로 큰 변화를 겪었으며, 기존의 기반 시설들 및 서비스들이 정보통신기술과 융합되면서, 다시 한 번 환경 변화를 눈앞에 두고 있다. 정보통신의 발달은 이러한 이점들 외에도 여러 부작용을 낳고 있으며, 이러한 부작용들은 금전적 피해뿐만 아니라 국가적인 재난 상황으로 발전될 소지가 있다. 따라서 이들에 대한 탐지 및 신속한 대응이 중요하며, 이와 관련한 많은 시도가 이루어지고 있다. 이러한 예로는 침입탐지시스템이 있을 수 있다. 그러나 침입탐지시스템은 특정 트래픽이나, 파일이 악성인지 여부를 판단하는데 중점을 두고 있으며, 현재까지 변종이나 새롭게 개발된 악성 코드에 대한 탐지는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 네트워크의 현재의상황과 과거의 상황들을 비교하여, 현재 시점의 네트워크 모델이 정상인지 비정상인지를 판단할 수 있는 방법에 대해 제안한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
dc.title | 클러스터 정보를 이용한 네트워크 이상상태 탐지방법 | - |
dc.title.alternative | A New Method to Detect Anomalous State of Network using Information of Clusters | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.22, no.3, pp.545 - 552 | - |
dc.identifier.kciid | ART001678546 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 552 | - |
dc.citation.startPage | 545 | - |
dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 22 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 서정택 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Intrusion Detection System | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Clustering | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
1342, Seongnam-daero, Sujeong-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea(13120)031-750-5114
COPYRIGHT 2020 Gachon University All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.