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    KCI등재

    CNN 기반 HTTPS 트래픽의 서비스 및 응용 단위 다중 레이블 분류 = Multi-Label Classification of CNN-Based HTTPS Traffic by Service and Application Level

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    https://www.riss.kr/link?id=A108585315

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    웹 응용 프로그램은 HTTP 프로토콜의 보안 문제로 HTTPS 프로토콜을 사용한다. HTTPS 응용 트래픽 분류를위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 암호화로 인해 분류하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 방법들은 multi-class 분류이며 서비스 단위로 응용 트래픽을 분류한다. 웹 서비스는 여러 응용 프로그램의 조합으로 구성되며, 트래픽또한 여러 응용 프로그램의 조합으로 하나의 서비스를 이룬다. 기존 연구와 같이 서비스 단위로만 분류할 경우, 서비스 내 여러 응용 프로그램의 트래픽이 섞여 미탐 혹은 오탐할 수 있다. 따라서 우리는 multi-label 분류를 사용하여 플로우 별로 서비스 단위인 주라벨과 응용 프로그램 단위인 부라벨을 정의하고, 합성 곱 신경망을 설계하여 6개의 서비스와 서비스 내 14개의 응용 프로그램을 분류한다. 6개의 서비스 분류 정확도는 100%, 14개의 응용 프로그램 분류 정확도는 85% 성능으로 서비스 단위와 응용 프로그램 단위로 트래픽을 분류하였다.
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    웹 응용 프로그램은 HTTP 프로토콜의 보안 문제로 HTTPS 프로토콜을 사용한다. HTTPS 응용 트래픽 분류를위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 암호화로 인해 분류하기 어렵다. 이를 해결하기 위...

    웹 응용 프로그램은 HTTP 프로토콜의 보안 문제로 HTTPS 프로토콜을 사용한다. HTTPS 응용 트래픽 분류를위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 암호화로 인해 분류하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 방법들은 multi-class 분류이며 서비스 단위로 응용 트래픽을 분류한다. 웹 서비스는 여러 응용 프로그램의 조합으로 구성되며, 트래픽또한 여러 응용 프로그램의 조합으로 하나의 서비스를 이룬다. 기존 연구와 같이 서비스 단위로만 분류할 경우, 서비스 내 여러 응용 프로그램의 트래픽이 섞여 미탐 혹은 오탐할 수 있다. 따라서 우리는 multi-label 분류를 사용하여 플로우 별로 서비스 단위인 주라벨과 응용 프로그램 단위인 부라벨을 정의하고, 합성 곱 신경망을 설계하여 6개의 서비스와 서비스 내 14개의 응용 프로그램을 분류한다. 6개의 서비스 분류 정확도는 100%, 14개의 응용 프로그램 분류 정확도는 85% 성능으로 서비스 단위와 응용 프로그램 단위로 트래픽을 분류하였다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 심규석 ; 구영훈 ; 이성호 ; Baraka D. Sija ; 김명섭, "최신 네트워크 응용 분류를 위한 자동화 페이로드시그니쳐 업데이트 시스템" 한국통신학회 42 (42): 98-107, 2017

    2 Y. Xue, "Traffic classification : Issues and challenges" 545-549, 2013

    3 F. Pacheco, "Towards the deployment of machine learning solutions in network traffic classification : A systematic survey" 21 (21): 1988-2014, 2018

    4 M. Shafiq, "Network traffic classification techniques and comparative analysis using machine learning algorithms" 2451-2455, 2016

    5 Ui-Jun Baek, "MISCNN: A Novel Learning Scheme for CNN-Based Network Traffic Classification" IEEE 01-06, 2022

    6 D. Shamsimukhametov, "Is encrypted clienthello a challenge for traffic classification?" 10 : 77883-77897, 2022

    7 ANA, "IANA port number list"

    8 Wei Wang, "HAST-IDS: Learning Hierarchical Spatial-Temporal Features Using Deep Neural Networks to Improve Intrusion Detection" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 6 : 1792-1806, 2018

    9 Faiz Zaki, "GRAIN: Granular multi-label encrypted traffic classification using classifier chain" Elsevier BV 213 : 109084-, 2022

    10 S. Rezaei, "Deep learning for encrypted traffic classification : An overview" 57 (57): 76-81, 2019

    1 심규석 ; 구영훈 ; 이성호 ; Baraka D. Sija ; 김명섭, "최신 네트워크 응용 분류를 위한 자동화 페이로드시그니쳐 업데이트 시스템" 한국통신학회 42 (42): 98-107, 2017

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    11 A. Callado, "A survey on internet traffic identification" 11 (11): 37-52, 2009

    12 T. T. T. Nguyen, "A survey of techniques for internet traffic classification using machine learning" 10 (10): 56-76, 2008

    13 P. Velan, "A survey of methods for encrypted traffic classification and analysis" 25 (25): 355-374, 2015

    14 Ministry of Science and ICT, National Information society agency, "2021 Survey on the Internet Usage"

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