Fisher 선형 분류법을 이용한 비정상 트래픽 탐지Traffic Anomaly Detection for Campus Networks using Fisher Linear Discriminant
- Other Titles
- Traffic Anomaly Detection for Campus Networks using Fisher Linear Discriminant
- Authors
- 박현희; 김미정; 강철희
- Issue Date
- 2009
- Publisher
- 한국전기전자학회
- Keywords
- Anomaly detection; traffic analysis; traffic measurement; Fisher linear discriminant; Anomaly detection; traffic analysis; traffic measurement; Fisher linear discriminant
- Citation
- 전기전자학회논문지, v.13, no.2, pp.140 - 149
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 전기전자학회논문지
- Volume
- 13
- Number
- 2
- Start Page
- 140
- End Page
- 149
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/122002
- ISSN
- 1226-7244
- Abstract
- 최근 인터넷을 통한 각종 침해사고 및 트래픽 폭주와 같은 현상이 급격하게 증가함에 따라 네트워크의 비정상적 상황을 조기에 탐지하기 위한 보다 능동적이고 진보적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크와 같이 트래픽이 주기적인 특성을 띠는 환경에서 Fisher 선형 분류법(FLD)을 사용하여 트래픽을 두 개의 그룹으로 분류하고, 네트워크에 유입되는 트래픽이 어떤 그룹에 속하는지를 판별하는 기법을 제안한다. 이를 위해 WISE-Mon이라 불리는 트래픽 분석 시스템을 개발하여 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 수집하고 이를 모니터링해서 분석을 수행한다. 생성된 트래픽의 training set을 이용하여 비정상 트래픽의 범위를 판단하기 위한 chi-square distribution을 유도하고, FLD를 적용하여 유입되는 트래픽을 두 그룹으로 분리하기 위한 초평면 (hyperplane)을 만든다. 또한 네트워크 내의 트래픽 패턴이 시간이 지남에 따라 계속적으로 변하는 상황을 반영하기 위하여 self-learning 알고리즘을 적용한다. 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 적용한 수학적 결과를 통하여 제안하는 기법의 정확성과 신뢰도를 보여준다.
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