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NTIS 바로가기주관연구기관 | 아주대학교 Ajou University |
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연구책임자 | 김강석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200015678 |
과제고유번호 | 1711143959 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-15 |
키워드 | 정보보안.침입탐지.데이터 전처리.기계학습.딥러닝.Information Security.Intrusion Detection.Data Preprocessing.Machine Learning.Deep Learning. |
□ 연구개요
● 인터넷을 통한 방대한 정보 서비스, 시스템 및 네트워크의 사용은 랜섬웨어와 같은 악성코드 감염, 자동화된 스웜 공격, 딥페이크 기술을 활용한 해킹 등 지속적으로 진화하는 사이버 보안 위협에 노출될 수 있음
● 기존의 연구는 주로 단일 데이터로부터 추출한 패턴을 사용함으로써 오경보율이 높고 새로운 공격 벡터의 탐지에는 취약하다는 문제점이 있음. 따라서 본 연구는 다양한 통합 데이터로부터 특징을 추출하기 위한 지능화된 전처리 기법 연구 및 추출된 패턴을 사용한 탐지 방법을 이용하여 오경보율을 줄이며, 새로운
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