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비관계형 데이터베이스 환경에서 CNN과 RNN을 활용한 NoSQL 삽입 공격 탐지 모델
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 서정은 | - |
| dc.contributor.author | 문종섭 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-08-31T19:31:46Z | - |
| dc.date.available | 2021-08-31T19:31:46Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-16 | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60821 | - |
| dc.description.abstract | 데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
| dc.title | 비관계형 데이터베이스 환경에서 CNN과 RNN을 활용한 NoSQL 삽입 공격 탐지 모델 | - |
| dc.title.alternative | Detection of NoSQL Injection Attack in Non-Relational Database Using Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 문종섭 | - |
| dc.identifier.doi | 10.13089/JKIISC.2020.30.3.455 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.30, no.3, pp.455 - 464 | - |
| dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
| dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 30 | - |
| dc.citation.number | 3 | - |
| dc.citation.startPage | 455 | - |
| dc.citation.endPage | 464 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002597467 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | NoSQL injection | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Convolutional Neural Network(CNN) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Recurrent Neural Network(RNN) | - |
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