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가우시안 혼합 변분 오토인코더를 활용한 네트워크 침입 탐지 시스템
성창민(ChangMin Seong),송영록(YoungRok Song),박종혁(JongHyeok Park),정윤경(YunGyung Cheong) 한국정보과학회 2021 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.6
네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 네트워크 상에서 발생하는 트래픽 중 악의적인 트래픽을 탐지하는 시스템이다. 본 논문에서는 비지도 클러스터링을 수행하는 가우시안 혼합 변분 오토인코더(Gaussian Mixture Variational Autoencoder) 모델로 학습된 잠재 군집 클래스 라벨 y로 정상 또는 공격을 판별하는 방식의 탐지 시스템을 제안한다. NIDS 평가 데이터 셋인 NSL-KDD로 다른 지도 학습 모델들과의 탐지 성능을 비교하고, 테스트 데이터의 잠재 벡터 플롯을 그려 군집화 성능을 시각화 하였다.