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오토인코더 모델의 은닉층 정보를 활용한 네트워크 이상탐지 시스템
김미르,계효선,권민혜 한국통신학회 2022 韓國通信學會論文誌 Vol.47 No.9
As Internet usage has been increasing, the importance of network intrusion detection systems (NIDS) has been highlighted. A promising solution for the NIDS is an autoencoder, a type of deep learning model. The conventional autoencoder uses only the input and output layers to detect intrusion, which draws a limitation. In this case, the information embedded in hidden layers would be ignored. The hidden layers of the autoencoder should be included in the detection process since they have information about the data. In order to overcome such limitations, we propose a novel anomaly detection solution that utilizes not only the input and output layers of the autoencoder but also hidden layers of the autoencoder to improve the detection performance. To evaluate the detection performance of the proposed solution, we use two popular network intrusion data sets and compare our solution with existing state-of-the-art methods. As a result, we confirm that the proposed solution outperforms other comparison methods. Specifically, our solution shows as high as 98% Accuracy and F1-score on average, while the comparison method shows 80% Accuracy and F1-score on average. 최근 네트워크 사용량 증가에 따른 사이버 공격 건 수 증가로 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System; NIDS)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. NIDS 구축을 위한 기술적 방안으로 딥러닝 기반의 연구가 활발히 진행되고 있는데, 특히 여러 딥러닝 구조 중 오토인코더(Autoencoder)가 가장 대표적으로 활용되고있다. 대부분의 오토인코더 기반 연구들은 오토인코더 모델의 입력층과 출력층만의 정보를 활용하여 침입 여부를판단한다. 즉, 은닉층의 정보는 활용하지 않는다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 제한적 정보의 활용은 침입 탐지성능의 한계를 가져오기에 더욱 정밀한 침입 탐지를 위해서는 은닉층 정보를 반드시 고려해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 극복하기 위하여 오토인코더 모델의 은닉층 정보를 활용하여 더욱 높은 탐지 성능을 가져오는 방안을 제안한다. 제안하는 시스템의 성능 검증을 위해 네트워크 이상탐지 기술 평가에 널리 사용되는 두 가지 네트워크 데이터 셋을 활용하였다. 모의실험 결과 제안하는 시스템이 모든 평가항목에서 기존 연구 결과들 대비 우수한 성능을 보이는 것을 정량적으로 확인하였다. 특히 Accuracy 항목과 F1-score 항목에서 기존 방식은 평균 80%의 성능을 보이는 것에 비해, 제안 방식은 평균 98%로 기존 방식 대비 확연히 높은 성능을 가지는 것을확인하였다.
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P-450 : 기능성 마그네타이트를 이용한 효소 고정화 연구
김미르,이창하,( Shao Long Tie ) 한국화학공학회 2007 화학공학의이론과응용 Vol.10 No.2
ABS(Alkyl Benzensulfonate)와 SDS(Sodium Dodecyl-benzenesulfonate)를 작용기로 갖는 기능성 마그네타이트를 제조하여 이를 효소 고정화에 이용하였다. 고정화 대상 효소로서는 porcine pancreatic Lipase 와 α-Amylase from Bacillus amyloliquefaciens가 사용되었다. 효소고정화 전후의 효소 농도와 반응 활성도를 측정하여, 나노 크기의 초상자성 마그네타이트의 효소 고정화 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구에 사용된 기능성 마그네타이트는 2-step binding 법으로 제조되었으며, 이 방법을 통해 제조된 기능성 마그네타이트는 5~15nm의 균일한 입자크기분포를 가지면서도 강력한 초상자성을 갖는다. 또한 마그네타이트로 고정화된 효소는 효소 고정화의 가장 큰 목적이라고 할 수 있는 효소 재이용과 자성을 이용한 효소의 분리 및 회수에 있어서 매우 큰 장점을 갖는 것으로 판단된다.
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