SVM을 이용한 SNMP MIB에서의 트래픽 폭주 공격 탐지
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 유재학 | - |
dc.contributor.author | 박준상 | - |
dc.contributor.author | 이한성 | - |
dc.contributor.author | 박대희 | - |
dc.contributor.author | 김명섭 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-09T13:50:05Z | - |
dc.date.available | 2021-09-09T13:50:05Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2008 | - |
dc.identifier.issn | 1598-2858 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/124710 | - |
dc.description.abstract | DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | SVM을 이용한 SNMP MIB에서의 트래픽 폭주 공격 탐지 | - |
dc.title.alternative | Traffic Flooding Attack Detection on SNMP MIB Using SVM | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김명섭 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지C, v.15, no.5, pp.351 - 358 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보처리학회논문지C | - |
dc.citation.title | 정보처리학회논문지C | - |
dc.citation.volume | 15 | - |
dc.citation.number | 5 | - |
dc.citation.startPage | 351 | - |
dc.citation.endPage | 358 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001289854 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Intrusion Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | SNMP | - |
dc.subject.keywordAuthor | MIB | - |
dc.subject.keywordAuthor | DoS/DDoS | - |
dc.subject.keywordAuthor | Support Vector Machine | - |
dc.subject.keywordAuthor | 침입탐지 | - |
dc.subject.keywordAuthor | SNMP | - |
dc.subject.keywordAuthor | MIB | - |
dc.subject.keywordAuthor | DoS/DDoS | - |
dc.subject.keywordAuthor | Support Vector Machine | - |
dc.subject.keywordAuthor | Intrusion Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | SNMP | - |
dc.subject.keywordAuthor | MIB | - |
dc.subject.keywordAuthor | DoS/DDoS | - |
dc.subject.keywordAuthor | Support Vector Machine | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.