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침입탐지를 위한 랜덤포레스트 모형의 효과적인 구조: NSL-KDD 데이터셋을 중심으로
Effective Structure of Random Forest for Intrusion Detection: Focusing on NSL-KDD Dataset
- 이창명;
- 윤한성
초록
인터넷 사용의 폭발적 증가에 따라 네트워크 장치 및 컴퓨팅 플랫폼의 취약점은 치명적인 결과를 초래한다. 따라서 네트워크 침입 공격에 대응하기 위해 침입 공격의 식별에 다양한 머신러닝 기술이 연구되며, 그중에서 랜덤포레스트는 침입탐지를 위한 모형의 구성에 유력한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 침입탐지를 위한 랜덤포레스트 연구에서 그동안 다루지 않은 모형의 구조와 선택방식을 정리하였다. 그리고 정리한 방식을 흔히 침입탐지 연구에 활용하는 NSL-KDD 데이터셋에 적용하여 모형을 구성하고 그 효과를 확인하였다. 기존의 연구에서는 주로 렌덤포레스트 모형의 정확도를 다른 방식의 모형과 비교하거나 또는 입력특성의 선정방식을 제시하는 경우가 대부분이었으나, 본 논문에서는 침입탐지 랜덤포레스트에서 효과적인 구조를 선택하는 대안을 제시하였으며, 침입탐지 정확도의 훼손없이 랜덤포레스트를 구성하는 의사결정나무의 최대깊이와 수, 그리고 입력특성을 효과적으로 구성할 수 있다.
키워드
intrusion detection; random forest; decision tree; feature importance; feature selection; 침입탐지; 랜덤포레스트; 의사결정나무; 특성중요도; 특성선택
- 제목
- 침입탐지를 위한 랜덤포레스트 모형의 효과적인 구조: NSL-KDD 데이터셋을 중심으로
- 제목 (타언어)
- Effective Structure of Random Forest for Intrusion Detection: Focusing on NSL-KDD Dataset
- 저자
- 이창명; 윤한성
- 발행일
- 2024-09
- 저널명
- 산업혁신연구
- 권
- 40
- 호
- 3
- 페이지
- 108 ~ 115