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연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

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능동적 기계 학습 기반 대규모 네트워크 애플리케이션 비정상 상황 감지 기술
Anomaly Detection of Large-Scale Networked Applications based on Proactive Machine Learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 홍익대학교
Hongik University
연구책임자 윤영
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-11
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000000828
과제고유번호 1345301981
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2020-05-30
키워드 기계학습.상황 인지.이종 분산 애플리케이션.빅데이터 플랫폼.네트워크 프로파일링.클라우드 플랫폼.이벤트 처리.인공지능.컴퓨터 보안.

초록 ▼

□ 연구개요
설정/관리의 미숙 및 외부 공격으로 인한 대규모, 대용량 네트워크 애플리케이션의 비정상 상황을 사전에 자동으로 감지할 수 있는 능동적 기계 학습 기술 연구
- 네트워크 애플리케이션의 구성 요소 간 상호 작용 규약 (protocol, process specification (이하 workflow))의 모델링을 활용하여, 규약이 허용하는 범위 내에서 비정상 상황을 야기할 소지가 있는 새로운 상호 작용 유형들을 자동 계획 (automated planning) 기술 및 change impact analysis 기술을

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 3
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 4
  • 4. 참고문헌 ... 4
  • 5. 연구성과 ... 5
  • 끝페이지 ... 6

참고문헌 (25)

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