표제지
논문개요
목차
I. 서론 10
II. 관련 연구 13
1. 암호화 트래픽 개요 14
2. 인공지능 기반 악성 트래픽 분류 17
3. 탐지율 개선을 위한 특징 선택 20
4. 노이즈 환경에서의 공격 탐지 23
III. 탐지율 기울기 기반 적응형 특징 선택 기법 26
1. Adaptive FSFG 시스템 구성도 27
2. Adaptive FSFG 동작 원리 29
IV. 성능 평가 32
1. 시뮬레이션 환경 설정 32
1) 데이터 셋 32
2) 평가 방법 34
3) 탐지율 기울기 기반 특징 선택 35
4) 특징 조합 별 성능 평가 37
2. 실험 결과 및 분석 40
1) 정적 기법 간 비교 40
2) 동적 기법 간 비교 41
3) 정적 기법과 동적 기법의 비교 45
V. 결론 46
참고문헌 48
ABSTRACT 54
TABLE I. Method and limitation of related works using artificial intelligent 17
TABLE II. Method and limitation of related works using feature selection 20
TABLE III. Method and limitation of related works considering noise 23
TABLE IV. Dataset configuration 32
TABLE V. Dimension when the gradient of the detection rate graph is flat or steep 36
FIGURE 1. Handshake of HTTPS 15
FIGURE 2. System architecture of adaptive FSFG 27
FIGURE 3. Data preprocessing for adaptive FSFG 29
FIGURE 4. Mode selection process of adaptive FSFG 30
FIGURE 5. F1 score depending on dimension of dataset 35
FIGURE 6. F1 score of feature combinations depending on noise level 37
FIGURE 7. Training time and memory usage of feature combinations 39
FIGURE 8. F1 score of PCA and proposed method using static feature selection 41
FIGURE 9. F1 score of adaptive FSFG, PCA(adaptive), w/o feature selection 42
FIGURE 10. Training time of adaptive FSFG, PCA(adaptive), w/o feature selection 43
FIGURE 11. Memory usage of adaptive FSFG, PCA(adaptive), w/o feature selection 44
FIGURE 12. F1 score of static, adaptive method 45