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LSTM Language Modeling for Intrusion Detection Systems
LSTM 기반 언어 모델을 통한 침입 탐지 시스템

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Authors
김규완
Advisor
윤성로
Major
공과대학 전기·정보공학부
Issue Date
2017-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
컴퓨터 보안언어 모델이상 탐지LSTM딥러닝앙상블
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 전기·정보공학부, 2017. 8. 윤성로.
Abstract
컴퓨터 보안에서 견고한 침입 탐지 시스템을 설계하는 것은 가장 핵심적이고 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 비정상 기반 호스트 침입 탐지 시스템 설계를 위한 시스템 콜 시퀀스와 분기 시퀀스에 대한 언어 모델 방법을 제안한다. 기존의 방법에서 흔히 발생하는 높은 오탐율 문제를 해결하기 위해 여러 임계값 분류기를 혼합하여 정상적인 시퀀스들을 잘 모을 수 있는 새로운 앙상블 방법을 사용하였다. 본 언어 모델은 기존 방법들이 잘 하지 못했던 각 시스템 콜의 의미와 그들 간의 상호 작용을 학습 할 수 있다는 장점이 있다. 공개된 데이터들과 새롭게 생성한 데이터를 바탕으로 다양한 실험을 통해 제안 된 방법의 타당성과 유효성을 입증하였다. 또한, 본 모델이 높은 이식성을 갖고 있음을 보였다.
Language
English
URI
https://hdl.handle.net/10371/137410
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Electrical and Computer Engineering (전기·정보공학부)Theses (Master's Degree_전기·정보공학부)
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