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기반 보안

A Study on Integrating IDS with Data Mining

원문정보

침입 탐지 시스템과 데이터 마이닝의 통합에 관한 연구

마리셀 발리타나스, 김석수, 김태훈, 이승

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초록

영어

This paper presents the application of data mining approaches for an intrusion detection system. Intrusion detection is the act of detecting actions that attempt to compromise the confidentiality, integrity or availability of the resource of a computer system. In this paper, an IDS model is presented as well as its limitation in determining security violations. Furthermore, this paper focuses on several data mining techniques that can aid in the process of intrusion detection.

한국어

본 논문은 침입 탐지 시스템을 위한 데이터 마이닝의 접근방식들의 응용을 다룬다. 침입 탐지는 보안성, 무결성 또는 컴퓨터 시스템 자원의 유용성을 침해하기 위한 시도 행위들을 탐지하는 활동이다. 본 논문에서는 새로운 침입 탐지 시스템 모델과 함께 보안 침해를 결정하는 제한 사항에 대해서도 설명이 된다. 나아가서 본 논문은 침입 탐지 프로세스에 도움을 줄 수 있는 몇 가지 데이터 마이닝 테크닉에 대해서는 초점을 맞추어 보았다.

목차

요약
 Abstract
 1. Introduction
 2. IDS Model
 3. IDS Limitations
 4. Data Mining
 5. Data Mining Techniques
  5.1 Feature Selection
  5.2 Machine Learning
  5.3 Statistical Techniques
  5.4 Predictive Analysis
  5.5 Other Techniques
 6. Conclusion
 References

저자정보

  • 마리셀 발리타나스 Maricel Balitanas. 한남대학교 대학원 멀티미디어공학전공.
  • 김석수 Seoksoo Kim. 한남대학교 멀티미디어학부 교수.
  • 김태훈 Tai-hoon Kim. 한남대학교 멀티미디어학부 교수.
  • 이승 Seung Lee. 대림대학 자동화시스템과 교수.

참고문헌

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