신경망 기반의 침입탐지 시스템
2003년 1월 - 2003년 7월
- 많은 특징들로 구성된 네트워크 트래픽 로그로부터 침입을 판단해야 하는 IDS에서 다층 신경망 모델을 사용하여 정상과 공격을 구별하도록 훈련하고, 마지막 은닉층에서 얻은 임베딩 벡터를 모델링해 이상 탐지 시스템을 개발.
- 실험적인 시스템은 기계 학습 기술을 기반으로 개발되었으며 C++로 구현.
- 네트워크 사용 기록들로 구성된 KDD CUP 1999 데이터 세트를 사용하여 실험한 결과 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보여줌.