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러닝의 가중치 초기화와 갱신에 의한 네트워크 침입탐지의 성능 개선에 대한 접근Approach to Improving the Performance of Network Intrusion Detection byInitializing and Updating the Weights of Deep Learning
- Other Titles
- Approach to Improving the Performance of Network Intrusion Detection byInitializing and Updating the Weights of Deep Learning
- Issue Date
- Dec-2020
- Publisher
- 한국시뮬레이션학회
- Keywords
- 네트워크 침입 탐지; 딥러닝; 가중치 갱신; 가중치 초기화; Network Intrusion Detection; Deep Learning; Weight Update; Weight Initialization
- Citation
- 한국시뮬레이션학회 논문지, v.29, no.4, pp 73 - 84
- Pages
- 12
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국시뮬레이션학회 논문지
- Volume
- 29
- Number
- 4
- Start Page
- 73
- End Page
- 84
- ISSN
- 1225-5904
- Abstract
- 인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD’99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.
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Related Researcher
- Kim, Jun Tae
- College of Advanced Convergence Engineering (Department of Computer Science and Artificial Intelligence)