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비정상 트래픽 분석을 위한 네트워크 모니터링 기반의 네트워크 성능 분석 시스템
김시홍,구자환,김승해,최장원,안성진,Kim, So-Hung,Koo, Ja-Hwan,Kim, Sung Hae,Choi, Jang-Won,An, Sung-Jin 한국융합보안학회 2004 융합보안 논문지 Vol.4 No.3
Computational Grid나 Data Grid와 같은 대규모 분산 시스템은 장애 탐지, 성능 측정, 성능튜닝, 성능 예측, 스케줄링, 보안 분석 등의 작업을 위해 많은 량의 모니터링 데이터를 필요로 한다. 네트워크 특성을 나타내는 지표들은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 얻어질 수 있으며 시스템에 의해 축적된 자료는 상기한 작업의 정확한 분석을 돕는다. 본 논문에서는 네트워크 모니터링 시스템의 한 형태로 네트워크 모니터링기반의 네트워크 성능 및 보안 분석 시스템을 소개한다. 본 시스템은 이용자 중심으로 네트워크 성능 및 보안 데이터를 제공하며, 이용자가 원격지의 네트워크 특성을 측정 환경에 따라 변화해 가며 측정할 수 있게 함으로써 해당 원격지의 네트워크 서비스를 가늠해 볼 수 있게 한다. Large distributed systems such as computational and data grids require that a substantial amount of monitoring data be collected for various tasks such as fault detection, performance analysis, performance tuning, performance prediction, security analysis and scheduling. to cope with this problem, they are needed network monitoring architecture which can collect various network characteristic and analyze network security state. In this paper, we suggest network performance and security analysis system based on network monitoring. The System suggest that users can see distance network state with tuning network parameters.
마이터 어택과 머신러닝을 이용한 UNSW-NB15 데이터셋 기반 유해 트래픽 분류
윤동현 ( Yoon Dong Hyun ),구자환 ( Koo Ja Hwan ),원동호 ( Won Dong Ho ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.2
본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다. This study proposed a classification of malicious network traffic using the cyber threat framework(Mitre ATT&CK) and machine learning to solve the real-time traffic detection problems faced by current security monitoring systems. We applied a network traffic dataset called UNSW-NB15 to the Mitre ATT&CK framework to transform the label and generate the final dataset through rare class processing. After learning several boosting-based ensemble models using the generated final dataset, we demonstrated how these ensemble models classify network traffic using various performance metrics. Based on the F-1 score, we showed that XGBoost with no rare class processing is the best in the multi-class traffic environment. We recognized that machine learning ensemble models through Mitre ATT&CK label conversion and oversampling processing have differences over existing studies, but have limitations due to (1) the inability to match perfectly when converting between existing datasets and Mitre ATT&CK labels and (2) the presence of excessive sparse classes. Nevertheless, Catboost with B-SMOTE achieved the classification accuracy of 0.9526, which is expected to be able to automatically detect normal/abnormal network traffic.