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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 371 - 379 (9page)
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다크넷(Darknet)은 익명성과 보안을 바탕으로 하고 있어 각종 범죄 및 불법 활동에 지속적으로 악용되고 있으며, 이러한 오·남용을 막기 위해 다크넷 트래픽을 정확하게 탐지하고 분류하는 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 그레디언트 부스팅 기법을 활용한 다크넷 트래픽 탐지 및 분류 기법을 제안하였다. CIC-Darknet2020 데이터셋에 XGBoost와 LightGBM 알고리즘을 적용한 결과, 99.99%의 탐지율과 99% 이상의 분류 성능을 나타내어 기존 연구에 비해 3% 이상 높은 탐지 성능과 13% 이상의 높은 분류 성능을 달성할 수 있었다. 특히, LightGBM 알고리즘의 경우, XGBoost보다 약 1.6배의 학습 시간과 10배의 하이퍼 파라미터 튜닝 실행시간을 단축하여 월등히 우수한 성능으로 다크넷 트래픽 탐지 및 분류를 수행하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경지식 및 관련 연구
III. 다크넷 트래픽 탐지 및 분류 방안
IV. 실험과 평가
V. 결론 및 시사점
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Jessica A. Wood, “The Darknet: A Digital Copyright Revolution,” 16 Rich. J.L. & Tech 14, 2010.
TrendMicro, “What We Know About the Darkside Ransomware and the US Pipeline Attack,” https://www.trendmicro.com/en_id/research/21/e/what-we-know-about-darkside-ransomware-and-the-us-pipeline-attac.html/, accessed Jan 20, 2022.
Cyberint, “Avaddon Ransomware Attack Hits AXA Philippines, Malaysia, Thailand and Hong Kong,” https://cyberint.com/blog/research/avaddon-ransomware-attack-hits-axa-philippines-malaysia-thailand-and-hongkong/, accessed Jan 20, 2022.
Boannews, “A large-scale of login attempts happened by abusing the leaked Kakaotalk account,” https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=103990&kind=1&search=title&find=%C4%AB%C4%AB%BF%C0%C5%E5/, accessed Jan 10, 2022.
Lashkari, A. H., Draper-Gil, G., Mamun, M. S. I., and Ghorbani, A. A, “Characterization of tor traffic using time based features,” ICISSP, vol. 2, pp. 253-262. Feb, 2017.
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Lashkari, A. H., Draper-Gil, G., Mamun, M. S. I., and Ghorbani, A. A, “Characterization of tor traffic using time based features,” ICISSP, vol. 2, pp. 253-262. Feb, 2017.
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