표제지
목차
논문요약 7
제1장 서론 8
제2장 관련연구 10
제1절 봇넷 10
1. 봇넷의 분류 10
2. 기존 연구 11
제2절 딥 러닝 (Deep Learning) 12
1. 인공신경망 (Artificial Neural Network) 12
2. 심층 신경망 (Deep Neural Network) 14
3. 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network) 15
제3장 탐지모델구현 17
제1절 전체 구조 17
제2절 데이터 가공 18
1. 데이터셋(Data Set) 18
2. 특성추출 19
제3절 CNN 프로세스 23
제4장 실험 결과 24
제5장 결론 및 향후 과제 26
참고 문헌 27
ABSTRACT 29
〈표 1〉 데이터 셋 생성에 사용된 패킷 개수 18
〈표 2〉 추출한 특성 목록 22
〈표 3〉 Test 결과 25
[그림 1] 일반적인 뉴런의 구조 13
[그림 2] 단층퍼셉트론 13
[그림 3] 심층신경망 14
[그림 4] Convolutional neural network 15
[그림 5] 탐지 모델의 전체 구조 17
[그림 6] Packets Lengths 분포 19
[그림 7] UDP/TCP 분포 20
[그림 8] UDP에 대한 DNS 분포 (60만개 패킷 기준) 20
[그림 9] Flow 개수 (60만개 패킷 기준) 21
[그림 10] 추출한 특성을 바탕으로 생성된 이미지 22
[그림 11] CNN 프로세스 23
[그림 12] Training, Validation 결과 24