Data Clustering using a Neural Network for Anomaly Detection

비정상 행위 탐지를 위한 신경망 기반의 데이터 클러스터링

코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.