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SVM을 통한 미확인 침입탐지 시스템 개발

원문정보

A Development of Unknown Intrusion Detection System with SVM

김석태, 한인규, 이창용, 고정호, 이도원, 오정민, 방철수, 이극

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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

요약
 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

저자정보

  • 김석태 Seok-Tae Kim. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 한인규 In-Gyu Han. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 이창용 Chang-Yong Lee. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 고정호 Jeong-Ho Kho. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 이도원 Do-Won Lee. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 오정민 Jeong-Min Oh. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 방철수 Cheol-Soo Bang. 한남대학교 컴퓨터공학과
  • 이극 Geuk Lee. 한남대학교 컴퓨터공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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