- 네트워크에서 에이전트 학습을 이용한 침입탐지시스템 모델
- ㆍ 저자명
- 정종근,김용호,이윤배
- ㆍ 간행물명
- 한국해양정보통신학회논문지
- ㆍ 권/호정보
- 2002년|6권 8호|pp.1346-1351 (6 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국해양정보통신학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
분산된 네트워크 환경에서 침입탐지시스템을 구축하는 일은 단일 환경에서보다 매우 복잡하다. 특히, 각기 다른 운영체제시스템에서 발생하는 로그데이터의 수집과 분석 등에서 많은 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 에이전트 학습 시스템을 적용한 침입탐지시스템 모델을 제시한다. 에이전트 학습을 위한 알고리즘으로는 데이터 마이닝 알고리즘을 적용한다.
It is very complex to construct Intrusion Detection System in distributed network environment than simple ones. Especially, In the collecting and analysis of logdata from out different operating system break out much problem. So In this paper, We present a Intrusion Detection System model applying agent teaming system to solve these problem. We apply the data Mining algorithm for agent learning.