데이터마이닝을 이용한 침입 탐지 시스템의 경보데이터 축약기법 = Aggregation Techniques for Alert Data of Intrusion Detection System using Data Mining

국문 초록 (Abstract)

이 논문에서는 데이터마이닝의 클러스터링을 이용한 경보 데이터 축약기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기반 경보데이터 축약기법은 데이터간의 유사성을 이용한 경보 데이터의 그룹화를 통해 생성된 모델을 이용하여 새로운 경보 데이터에 대한 분류를 자동화할 수 있다. 이것은 과거에 탐지된 공격의 형태뿐만 아니라 새로운 혹은 변형된 경보의 분류나 분석에도 이용할 수 있다. 또한 생성된 클러스터의 생성 원인의 분석을 이용한 클러스터 간의 시퀀스의 추출을 통해 사용자가 공격의 순차적인 구조나 그 이면에 감추어진 전략을 이해하는데 도움을 주며, 현재의 경보 이후에 발생 가능한 경보들을예측할 수 있다.