원문정보
초록
영어
In this research, we suggest the unknown intrusion detection system with Vector Machines). At the system, at first, collected training-packets are processed through packet image creating module. And then, it is studied by the SVM module. Finally, the studied SVM module classifies the test-data unsing test-packet-image. This system’s stability and efficient characteristic of security is far superior than the existing it.em1)24 정보 보안 논문지 제7권 제4호(2007.12)Negative ExamplesPositive ExamplesMargin of SeparationOptimal HyperplaneSupport Vectors
한국어
본 연구는 수집된 training 패킷을 패킷이미지 생성모듈을 통해 적절히 가공하여 SVM에 학습을 시키고 학습된 SVM에 testing 패킷이미지를 테스트 시킨 후 분류해내는 것을 제안한다. 서포트 벡터 머신[Support Vector Machines]을 이용한 미확인 침입탐지 시스템은 보안의 안정성 및 효율성면에서 기존의 시스템들보다 훨씬 우수하다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 미확인 침입탐지 시스템 설계
3.1 침입탐지 시스템의 전체구성
3.2 패킷 패턴 변환 및 학습 패턴 생성
3.3 미확인 침입탐지의 개요도
4. 구현
5. 결론
참고문헌