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Genetic Algorithm Application to Machine Learning
Han, Myung-mook,Lee, Yill-byung Korean Institute of Intelligent Systems 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.7
In this paper we examine the machine learning issues raised by the domain of the Intrusion Detection Systems(IDS), which have difficulty successfully classifying intruders. There systems also require a significant amount of computational overhead making it difficult to create robust real-time IDS. Machine learning techniques can reduce the human effort required to build these systems and can improve their performance. Genetic algorithms are used to improve the performance of search problems, while data mining has been used for data analysis. Data Mining is the exploration and analysis of large quantities of data to discover meaningful patterns and rules. Among the tasks for data mining, we concentrate the classification task. Since classification is the basic element of human way of thinking, it is a well-studied problem in a wide variety of application. In this paper, we propose a classifier system based on genetic algorithm, and the proposed system is evaluated by applying it to IDS problem related to classification task in data mining. We report our experiments in using these method on KDD audit data.
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Genetic Algorithm Application to Machine Learning
Myung-mook Han,Yill-byung Lee 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.7
In this paper we examine the machine learning issues raised by the domain of the Intrusion Detection Systems(IDS), which have difficulty successfully classifying intruders. These systems also require a significant amount of computational overhead making it difficult to create robust real-time IDS. Machine learning techniques can reduce the human effort required to build these systems and can improve their performance, Genetic algorithms are used to improve the performance of search problems, while data mining has been used for data analysis. Data Mining is the exploration and analysis of large quantities of data to discover meaningful patterns and rules. Among the tasks for data mining, we concentrate the classification task. Since classification is the basic element of humans way of thinking, it is a well-studied problem in a wide variety of application. In this paper, we propose a classifier system based on genetic algorithm, and the proposed system is evaluated by applying it to IDS problem related to classification task in data mining. We report our experiments in using these methods on KDD audit data.
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NAC의 post-connect에서 행위정보를 사용한 악성코드 감염 호스트 탐지 시스템
한명묵 ( Myung Mook Han ),선종현 ( Jong Hyun Sun ) 한국컴퓨터교육학회 2010 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.13 No.6
NAC(Network Access Control)는 운영체제 보안 패치 미 적용 혹은 AV(Anti-Virus)미설치 컴퓨터 등 웜의 공격대상이 되어 내부망에 바이러스를 유포하는 엔드 포인트 사용자 보안에 대한 솔루션으로 개발되었다. 현재 시장에 상용화된 NAC 제품들이 경우 연결 전 보안기능(pre-connect)기술들은 많이 발전되어 있으나, 정상적인 인증을 통해 연결된 이후에 발생하는 위협을 탐지하는 위협 관리 기능(post-connect)이 대체적으로 부족한 상태이며, 이에 따라 Zero-day 공격, 악성코드감염 등으로 NAC 사용자들이 지속적으로 피해를 입고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 post-connect단계에서의 문제점을 해결하고자 기존에 사용되던 단말에 대한 인증과 정책 위반 여부 검사 외에 각 단말이 발생시키는 트래픽 정보와 Agent를 통해 획득한 각 단말의 정보, 그리고 Network Scanner에서 획득한 Open Port와 네트워크 구성 변경 정보를 활용하여 정상 Behavior profile을 생성하고 이를 기반으로 악성코드 감염 시스템을 탐지하는 시스템을 제안한다. NAC(Network Access Control) has been developed as a solution for the security of end-point user, to be a target computer of worm attack which does not use security patch of OS and install Anti-Virus, which spreads the viruses in the Intra-net. Currently the NAC products in market have a sufficient technology of pre-connect, but insufficient one of post-connect which detects the threats after the connect through regular authentication. Therefore NAC users have been suffered from Zero-day attacks and malware infection. In this paper, to solve the problems in the post-connect step we generate the normal behavior profiles using the traffic information of each host, host information through agent, information of open port and network configuration modification through network scanner addition to authentication of host and inspection of policy violation used before. Based on these we propose the system to detect the hosts infected malware.
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한명묵(Myung-Mook Han) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1
많은 분야에서 최적의 기준을 바탕으로 특징들의 부분집합을 선택하는 문제들이 핵심 요소로 작용하고 있다. 다양한 특징들의 부분집합 중에서 가능한 한 가장 성능이 우수한 특징들의 부분집합을 선택하기 위해서는 특징선택 방법이 알고리즘과 적용분야들을 고려해야한다. 이 논문에서는 특징선택을 위해서 서로 다른 두 종류의 최적화 문제를 탐색하는 방법을 제안하고, 그 결과를 실험으로 보여준다.
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유전자 알고리즘을 이용한 데이터 마이닝의 분류 시스템에 관한 연구
한명묵 ( Myung-mook Han ) 한국인터넷정보학회 2000 인터넷정보학회논문지 Vol.1 No.1
데이터 마이닝은 방대한 데이터 자료로부터 숨어있는 지식이나 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 이러한 데이터 마이닝 알고리즘은 통계학, 전자계산학, 그리고 기계학습 분야에서의 오랜 기간동안 이루어진 연구 결과의 산물이다. 어느 특정한 상황에 적용하는 특정한 기술들의 선택은 구현되어야 하는 데이터 마이닝 임무의 성격과 가용한 데이터의 성격에 의존한다. 데이터 마이닝에는 여러 임무가 있으며, 그 중에서 가장 대표적인 임무가 분류라고 (classification) 볼 수 있다. 분류는 인간 사고의 기본적인 요소이기 때문에 여러 응용 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 문제 분석의 첫 단계라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 학습문제에서 강건성(robust)을 갖는 유전자 알고리즘 기반의 분류시스템을 제안하고, 데이터 마이닝에서 중요한 분류기능에 관련된 문제인 nDmC에 응용해서 그 유효성을 검증한다. Data mining means a process of nontrivial extraction of hidden knowledge or potentially useful information from data in large databases. Data mining algorithm is a multi-disciplinary field of research; machine learning, statistics, and computer science all make a contribution. Different classification schemes can be used to categorize data mining methods based on the kinds of tasks to be implemented and the kinds of application classes to be utilized, and classification has been identified as an important task in the emerging field of data mining. Since classification is the basic element of human`s way of thinking, it is a well-studied problem in a wide variety of application. In this paper, we propose a classifier system based on genetic algorithm with robust property, and the proposed system is evaluated by applying it to nDmC problem related to classification task in data mining.
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한명묵 ( Myung-mook Han ),김금실 ( Geum-sil Kim ) 한국인터넷정보학회 2009 인터넷정보학회논문지 Vol.10 No.6
멀티미디어의 응용이 날로 빈번해지면서 유효한 데이터에 대한 저장과 전송의 기술에 아주 큰 수요가 나타났다. 많은 압축과 암호화를 결합한 방법들이 제기되어 왔지만 그들은 안전하지 못하거나 계산의 양이 너무 큰 단점이 있고 특히 모바일 기기에서의 무선통신에는 더욱더 부적합할 수밖에 없다. 본 논문에서는 새로운 해결책인 선택적 암호화를 제안한다. 본 논문에서는 quadtree와 zerotree에 기반 한 웨이블릿 압축 기법을 도입하여 압축된 데이터의 일부만을 암호화 하는 방법을 제안하였는데, 압축비율에 영향을 주지 않으면서 계산의 양을 줄임으로서 모바일 장치에서의 데이터 전송을 위하여 시간을 감소시키는 효과를 얻었다. 결론적으로 제안한 선택적 암호화 기법은 속도가 빠르고 안전하며 압축 성능을 감소시키지 않은 방법이라고 할 수 있다. The increased popularity of multimedia applications places a great demand on efficient data storage and transmission techniques. Some methods have been proposed to combine compression and encryption together to reduce the overall processing time, but they are either insecure or intensive computationally. specially, they are unsuitable to wireless communication of mobile device. We propose a novel solution called partial encryption, We introduce quadtree and zerotree wavelet image compression in this paper, it reduces computation for date transmission in mobile device, and does not reduce the compression rate. In conclusion, the proposed partial encryption schemes are fast, secure, and do not reduce the compression performance of underlying compression algorithm.
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