X-means 클러스터링을 이용한 악성 트래픽 탐지 방법 


41권  9호, pp. 617-624, 9월  2014


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  요약

악성 트래픽은 디도스 공격, 봇넷 통신 등의 인터넷 망을 교란시키거나 특정 네트워크, 서버, 혹은 호스트에 피해를 끼칠 의도를 가지고 발생시키는 트래픽을 지칭한다. 이와 같은 악성 트래픽은 인터넷이 발생한 이래 꾸준히 양과 질에서 진화하고 있고 이에 대한 대응 연구도 계속되고 있다. 이 논문에서는 악성 트래픽을 기존 X-means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 효과적으로 탐지하는 방법을 제시하였다. 특히 악성 트래픽의 통계적 특징을 분석하고 클러스터링을 위한 메트릭을 정의하는 방법을 체계적으로 제시하였다. 또한 두 개의 공개된 트래픽 데이터에 대한 실험을 통해 실효성을 검증하였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

M. Han, J. Lim, J. Choi, H. Kim, J. Seo, C. Yu, S. Kim, K. Park, "A Malicious Traffic Detection Method Using X-means Clustering," Journal of KIISE, JOK, vol. 41, no. 9, pp. 617-624, 2014. DOI: .


[ACM Style]

Myoungji Han, Jihyuk Lim, Junyong Choi, Hyunjoon Kim, Jungjoo Seo, Cheol Yu, Sung-Ryul Kim, and Kunsoo Park. 2014. A Malicious Traffic Detection Method Using X-means Clustering. Journal of KIISE, JOK, 41, 9, (2014), 617-624. DOI: .


[KCI Style]

한명지, 임지혁, 최준용, 김현준, 서정주, 유철, 김성렬, 박근수, "X-means 클러스터링을 이용한 악성 트래픽 탐지 방법," 한국정보과학회 논문지, 제41권, 제9호, 617~624쪽, 2014. DOI: .


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