준 지도 이상 탐지 기법의 성능 향상을 위한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정병길 | - |
dc.contributor.author | 권준형 | - |
dc.contributor.author | 민동준 | - |
dc.contributor.author | 이상근 | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-10T07:41:46Z | - |
dc.date.available | 2022-12-10T07:41:46Z | - |
dc.date.created | 2022-12-09 | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/146712 | - |
dc.description.abstract | 최근 정상 데이터와 일부 비정상 데이터를 보유한 환경에서 딥러닝 기반 준 지도 학습 이상 탐지 기법이 매우 효과적으로 동작함이 알려져 있다. 하지만 사이버 보안 분야와 같이 실제 시스템에 대한 알려지지 않은 공격 등 비정상 데이터 확보가 어려운 환경에서는 비정상 데이터 부족이 발생할 가능성이 있다. 본 논문은 비정상 데이터가 정상 데이터보다 극히 작은 환경에서 준 지도 이상 탐지 기법에 적용 가능한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법인 ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere)를 제안한다. ADA-PH는 정상 데이터를 잘 표현할 수 있는 초구의 중심으로부터 상대적으로 먼 거리에 위치한 샘플에 대해 적대적 섭동을 추가함으로써 비정상 데이터를 생성한다. 제안하는 기법은 비정상 데이터가 극소수로 존재하는 네트워크 침입 탐지 데이터셋에 대하여 데이터 증강을 수행하지 않았을 경우보다 평균적으로 23.63% 향상된 AUC가 도출되었고, 다른 증강 기법들과 비교했을 때 가장 높은 AUC가 또한 도출되었다. 또한, 실제 비정상 데이터에 유사한지에 대한 정량적 및 정성적 분석을 수행하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
dc.title | 준 지도 이상 탐지 기법의 성능 향상을 위한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법 | - |
dc.title.alternative | Abnormal Data Augmentation Method Using Perturbation Based on Hypersphere for Semi-Supervised Anomaly Detection | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이상근 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.32, no.4, pp.647 - 660 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 32 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 647 | - |
dc.citation.endPage | 660 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002867496 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Anomaly Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | Data Augmentation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Network Intrusion Detection | - |
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