훈련데이터의 속성 재배열 방법에 따른 CNN 기반의 IDS 성능 비교 (Performance Comparison of CNN-based IDS through Various Feature Rearrangement of Training Dataset)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 24권 / 3호 / 124 ~ 130페이지
· 저자명 : 박휘랑, 조영호

초록

CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지의 특징을 추출하는 방법을 사용하여 이미지 분류에 좋은성능을 보이는 딥러닝 모델이다. CNN은 사이버보안 분야의 IDS(Intrusion Detection System) 연구에서도 활발히 활용되고 있다. CNN 기반의 IDS(CNN IDS) 구축을 위해서는 문자열로 구성된 IDS 데이터를 이미지 형태로 변환하는전처리 과정을 거쳐야 한다. 기존의 CNN IDS 연구들을 살펴보면 훈련데이터의 속성(Feature) 순서의 변경 없이 그대로배치하여 훈련하는 방식만을 사용했으나, 다른 CNN 연구들을 살펴보면 전처리 과정에서 다양한 속성 재배열 방법을사용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 CNN에서 활용되고 있는 다양한 속성 재배열 방법들을 CNN IDS의 훈련데이터에 적용하여 CNN IDS의 성능 변화에 대한 연구를 수행하였다. 실험결과, NSL-KDD 데이터세트에 랭크넷(Ranknet) 속성 재배열 방법을 적용했을 때 CNN IDS의 정확도가 기본 속성 배열 방식에 비해 최대 3.7%P의 성능이 향상됨을확인하였고 이를 통해서 기본 배치 방식은 정확성 측면에서 최적이 아님을 확인하였다.

영어초록

CNN (Convolutional Neural Networks) is a deep learning model that performs well in image classification using a method of extracting features of images. CNN is used widely in IDS (Intrusion Detection System) research. The IDS dataset composed of strings must be converted into images in the preprocessing process to construct a CNN-based IDS (CNN IDS). According to the survey, existing CNN IDS studies do not change the order of the features of the training data, while in other CNN research fields, various feature rearrangement methods are used in the preprocessing process. Therefore, this study compared a CNN-IDS by applying multiple feature rearrangement methods to the training data of CNN IDS. According to the experimental results, when the RankNet feature rearrangement method is applied to the NSL-KDD dataset, the accuracy of CNN IDS was improved by up to 3.7%P compared to the basic feature arrange method. Therefore, the basic arrangement method in CNN IDS is not the best choice in terms of classification accuracy.

참고자료

· 없음