표제지
논문개요
목차
Ⅰ. 서론 12
Ⅱ. PART 1: 안전한 데이터 전송을 위한 최적의 특징 선택 기법 14
1. 서론 14
2. 관련 연구 16
3. 안전한 데이터 전송을 위한 최적의 특징 선택 기법 22
1) OFSM 22
2) OFSM 동작 방식 24
4. 성능 평가 26
1) 실험 환경 26
2) 실험 결과 및 분석 30
5. 요약 및 소결론 35
Ⅲ. PART 2: 적응형 특징 선택 기반의 병렬 이진 분류 메커니즘 36
1. 서론 36
2. 관련 연구 38
1) EDR 기반의 탐지 기법 38
2) 인공지능 기반의 탐지 기법 39
3. 적응형 특징 선택 기반의 병렬 이진 분류 메커니즘 46
1) PBCM 46
2) PBCM 동작 방식 48
3) PBCM_BC 동작 방식 51
4. 성능 평가 53
1) 실험 환경 53
2) 실험 결과 및 분석 58
5. 요약 및 소결론 64
Ⅳ. 결론 65
참고문헌 67
ABSTRACT 74
TABLE Ⅰ. Previous studies 16
TABLE Ⅱ. Amount of data by class 27
TABLE Ⅲ. Optimal features of OFSM 28
TABLE Ⅳ. Previous studies on attack detection based on AI 39
TABLE Ⅴ. Features of dataset 55
TABLE Ⅵ. Importance top 10 features by ransomware, trojan, and benign classifiers 56
TABLE Ⅶ. Optimal features by each classifiers type 57
FIGURE 1. Flowchart of OFSM scheme 23
FIGURE 2. Experiment configuration and conditions 26
FIGURE 3. Accuracy of legitimate node and attacker node vs. the number of features in the OFSM 28
FIGURE 4. Performance of accuracy of legitimate node(Al) vs. data sampling ratio 31
FIGURE 5. Performance of accuracy of attacker node(Aa) vs. data sampling ratio 32
FIGURE 6. Performance of PPC vs. data sampling ratio 33
FIGURE 7. Performance of memory usage(MB) vs. data sampling ratio 34
FIGURE 8. Parallel binary classification mechanism 46
FIGURE 9. Flowchart of PBCM 47
FIGURE 10. Flowchart of PBCM classification 50
FIGURE 11. Flowchart of PBCM_BC classification 51
FIGURE 12. Accuracy vs. feature importance by each classifiers type 57
FIGURE 13. Performance of accuracy vs. noise level 59
FIGURE 14. Performance of accuracy vs. data sampling ratio 60
FIGURE 15. Performance of memory usage(MB) vs. data sampling ratio 61
FIGURE 16. Performance of latency vs. memory size(MB) 62