Detection Models for Intrusion Types based on Data Mining

데이터 마이닝 기반의 침입유형별 탐지 모델

인터넷의 급속한 발전으로 인한 유용성 이면에는, 공공 시스템에 대한 악의적인 침입에 따른 피해가 날로 증가되고 있다. 이에 대비하기 위한 침입 탐지 시스템들이 소개되고 있으나, 공격의 형태가 다양하게 변화되고 있기 때문에 침입탐지 시스템도 이에 대비할 수 있도록 지속적인 연구 노력이 필요하다. 최근의 다양한 연구노력 중에는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입자의 정보를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 KDD CUP 99의 훈련 집합(Training Set)을 기반으로 효과적인 분류를 하기 위한 모델을 제시하였다. 제시된 모델에서는 휴리스틱을 적용하여 효과적으로 필요한 데이터를 생성할 수 있었으며, 또한 각 공격 유형마다 분류자를 두어 보다 정확하고 효율적인 탐지가 가능하도록 하였다.