| 요약 |
본 발명은 서브 네트워크에서의 비정상 트래픽을 탐지하는 방법에 관한 것으로, 특히 수집 기간 동안의 트래픽들을 데이터로 하여, 카이스퀘어 분포(chi-square distribution)와 피셔(Fisher) 선형 분류법을 이용하여 정상 그룹 및 비정상 그룹으로 분류할 수 있는 하이퍼플레인을 형성한 후, 이후에 유입되는 트래픽이 정상 그룹에 속하는지 또는 비정상 그룹에 속하는지를 용이하게 판별할 수 있도록 하는 피셔 선형 분류법을 이용한 비정상 트래픽 탐지 방법에 관한 것이다. 본 발명인 비정상 트래픽 탐지 방법을 이루는 구성수단은, 라우터로부터 특정 수집 기간 동안 특정 주기로 트래픽을 수집한 후, 수집된 각 트래픽의 특성을 나타내는 복수개의 성분으로 구성된 트래픽 벡터들을 생성하고, 상기 트래픽 벡터들을 데이터로 하여 피셔(Fisher) 선형 분류법을 이용하여 정상 그룹과 비정상 그룹으로 분류할 수 있는 하이퍼플레인(hyperplane)을 형성하는 제1 단계, 상기 하이퍼 플레인을 형성한 후에, 유입되는 트래픽이 하이퍼플레인의 면을 포함한 아래 영역에 위치하는 경우에는 정상 그룹으로 판단하고, 하이퍼플레인의 위 영역에 위치하는 경우에는 비정상 그룹으로 판단하는 제2 단계, 상기 판단 후, 사전에 세팅된 업데이트 주기에 도달했는지 판단하는 제3 단계, 상기 판단 결과, 업데이트 주기에 도달한 경우에는, 업데이트 주기에 해당하는 기간 동안 수집된 가장 오래된 트래픽 벡터들을 버리고, 업데이트 주기 동안 새롭게 생성된 트래픽 벡터들을 포함시켜 새로운 하이퍼플레인을 형성한 후, 상기 제2 단계로 귀환하는 제4 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. 트래픽, 탐지, 피셔 선형분류법, 카이스퀘어 분포
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