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CNN 기반의 실시간 DNS DDoS 공격 탐지 시스템CNN Based Real-Time DNS DDoS Attack Detection System

Other Titles
CNN Based Real-Time DNS DDoS Attack Detection System
Authors
서인혁이기택유진현김승주
Issue Date
2017
Publisher
한국정보처리학회
Keywords
Deep Learning; DNS DDoS Attack; Real-Time Detection System; DNS Amplification Attack; 딥 러닝; DNS DDoS 공격; 실시간 탐지 시스템; DNS 증폭 공격
Citation
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, v.6, no.3, pp.135 - 142
Indexed
KCI
Journal Title
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
Volume
6
Number
3
Start Page
135
End Page
142
URI
https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85693
DOI
10.3745/KTCCS.2017.6.3.135
ISSN
2287-5891
Abstract
DDoS(Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning(이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network(이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.
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School of Cyber Security > Department of Information Security > 1. Journal Articles

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