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문제 정의
- 최근 정보보안분야에 인공지능을 적용하려는 연구가 증가함에 따라 보안 데이터 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 딥러닝에서 활용할 수 있도록 네트워크 세션 데이터를 전처리하는 방식을 제안하였다. 이를 이용해 네트워크 침입탐지 연구분야 활성화에 기여할 것으로 보인다.
- 침입탐지에 딥러닝 기술을 적용하기 위해서는 대용량의 네트워크 트래픽 데이터에 대한 처리가 필요하다. 이에 본 논문에서는 Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Long Short Term Memory Network(LSTM)등 딥러닝 알고리즘에 손쉽게 적용할 수 있는 네트워크 트래픽에 대한 전처리 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 손실없는 네트워크 데이터 분석을 지원하기 위하여 세션 기반으로 트래픽을 수집하고 이를 이미지화하는 전처리방식이다.
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