딥러닝 기반 응용 트래픽 분석을 위한 프로세스 로그활용 다중 호스트 데이터셋 수집 시스템

Abstract

네트워크 트래픽 분류는 네트워크 관리 분야의 핵심 기술로 최근 딥러닝 기법을 적용하여 다양한 공개 데이터셋을 활용하여 발전하고 있다. 그러나 현존 공개 데이터셋의 대부분은 단일 호스트 데이터셋으로 특정 사용자 행동 패턴에 과적합될 가능성이 있다. 본 논문에서는 프로세스 로그 활용 다중 호스트 데이터셋 수집 시스템을 제안하며, 이를 활용하여 수집한 데이터셋을 활용하여 다양한 사용자 행동 패턴을 학습하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 2D-CNN 분류기 모델의 정확도를 약 27~29% 향상시켰다. 이러한 시스템을 통해 다중 호스트 데이터셋의 구축을 지원하고, 분류기 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 한다.