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컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징 선택을 통한 경량화된 침입탐지방법

  • 기술번호 : KST2015176911
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 침입탐지시스템(Intrusion Detection System, IDS)의 구축을 위한 래퍼 방안과 필터 방안의 장점을 유지하면서 단점을 개선하기 위해 상관관계 기반 하이브리드 특징 선택 방법(Correlation based Hybrid Feature Selection)에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명은, 검사데이터로부터 전 처리된 검사 데이터는 훈련 데이터세트와 테스팅 데이터 세트로 분류되도록 구비하는 단계; 상기 훈련 데이터세트는 선택된 특징의 세트로 귀착되는 상관관계를 기반으로 한 하이브리드 특징 선택 과정을 통하여 처리하는 특징 선택 데이터세트, 선택된 특징을 사용한 침입 탐지 모델을 구축하기 위하여 사용되는 모델 빌딩 데이터세트 및 검증 데이터세트로 더욱 분류시키는 단계; 상기 침입탐지모델은 검증 데이터세트에 의해 검증되고 이후 침입탐지모델은 테스팅 데이터세트에 의해 테스팅되도록 하는 단계를 포함한 것을 그 특징으로 한다. 침입탐지시스템, 특징선택, 유전자 알고리즘, 상관관계, 하이브리드 특징선택, 경량화된(lightweight) 침입탐지시스템
Int. CL G06F 11/00 (2006.01) H04L 12/26 (2006.01) G06F 15/00 (2006.01)
CPC G06F 11/3003(2013.01) G06F 11/3003(2013.01) G06F 11/3003(2013.01) G06F 11/3003(2013.01)
출원번호/일자 1020060021669 (2006.03.08)
출원인 전남대학교산학협력단, 박종서, 김동성, 카자 모함메드 사자드
등록번호/일자 10-0686399-0000 (2007.02.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20070226) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.03.08)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구
2 박종서 대한민국 경기도 고양시 덕양구
3 김동성 대한민국 경기 고양시 덕양구
4 카자 모함메드 사자드 방글라데시 경기도 고양시 덕양구 화정동 ***번지 ***-

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박종서 대한민국 경기 고양시 덕양구
2 김동성 대한민국 경기 고양시 덕양구
3 카자 모함메드 사자드 방글라데시 경기도 고양시 덕양구
4 노봉남 대한민국 광주 광산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 임훈빈 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, ****호 와이아이엠 인터내셔널 (역삼동, 성지하이츠*)
2 고승호 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호(가산동, IT미래타워)(규빗국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주 북구
2 박종서 대한민국 경기도 고양시 덕양구
3 김동성 대한민국 경기 고양시 덕양구
4 카자 모함메드 사자드 방글라데시 경기도 고양시 덕양구 화신로 ***, ***동 ***호 (화
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.03.08 수리 (Accepted) 1-1-2006-0164009-11
2 우선심사신청서
Request for Accelerated Examination		 2006.03.13 수리 (Accepted) 1-1-2006-0174268-19
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2006.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2006-0344519-19
4 지정기간연장신청서
Request for Extension of Designated Period		 2006.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2006-0582443-17
5 복대리인선임신고서
Report on Appointment of Sub-agent		 2006.09.07 수리 (Accepted) 1-1-2006-0646633-64
6 명세서등보정서
Amendment to Description, etc.		 2006.09.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2006-0673478-16
7 등록결정서
Decision to grant		 2006.11.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2006-0673932-80
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2012-5157698-67
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000058-61
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.08 수리 (Accepted) 4-1-2015-5076218-57
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2016-5093177-51
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5056463-72
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번호 청구항
1 1
검사데이터로부터의 전 처리된 검사데이터는 훈련 데이터세트와 테스팅 데이터세트로 분류되도록 구비되는 단계; 상기 훈련 데이터세트는 선택된 특징의 세트로 귀착되는 상관관계를 기반으로 한 하이브리드 특징선택 프로세스를 통하여 처리하는 특징선택 데이터세트, 선택된 특징을 사용한 침입탐지모델을 구축하기 위하여 사용되는 모델빌딩 데이터세트 및 검증 데이터세트로 더욱 분류시키는 단계; 상기 침입탐지모델은 검증 데이터세트에 의해 검증되고 이후 침입탐지모델은 테스팅 데이터세트에 의해 테스팅되도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 상관관계를 기반으로 한 하이브리드 특징 선택프로세스는 합산기를 통해 감소된 특징을 갖는 모델링 데이터세트와 감소된 특징을 갖는 검증 데이터세트로 각기 보내어지고, 상기 모델링 데이터세트와 검증 데이터세트는 기계학습과 검증을 통해 분류모델로 보내어진 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 테스팅 데이터세트는 컷오프 비선택된 특징을 통해 감소된 특징을 갖는 테스팅 데이터세트로 보내어지고, 이 테스팅 데이터세트는 분류모델로 보내어져서 각각의 클래스 레벨로 나누어진 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
4 4
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 하이브리드 특징선택 알고리즘은 상관관계를 기반으로 한 특징선택과 서포트벡터머신의 교묘한 조합인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
5 5
유전자 알고리즘을 이용하여 특징의 서브세트의 초기 개체군을 생성하고; 각각의 서브세트들을 상관관계를 기반으로 한 특징선택 알고리즘의 기준으로 평가하며, 가장 최상의 서브세트가 될 수 있음을 선택하고, 이 특징 서브세트를 가지고 서포트벡터머신을 가지고 침입 탐지율을 구하고 그 탐지율을 최상으로 셋팅하며, 이 작업은 다음 세대에 더 좋은 서브세트가 선택되지 않거나 유전자 알고리즘의 최대 세대에 도달할 때까지 반복 수행하며;모든 확률적인 알고리즘처럼 유전자의 초기 개체군은 무작위로 생성하고, 각각의 유전자의 Merit은 상관관계를 기반으로 한 특징선택에 의해 계산하며, 가장 높은 Merit θbest를 갖는 유전자는 개체군에서 가장 최적의 특징 서브 세트 Sbest를 표현하며, 이 서브세트는 지원벡터머신의 분류 알고리즘에 의해 평가되며 그 결과 값은 평가의 메트릭을 표현하는 θbest에 저장하고; 선택, 크로스오버 및 변화와 같은 유전자 연산자가 수행되고 유전자의 새로운 개체군을 생성하고, 각 세대에서 가장 최적의 유전자 또는 특징 서브세트는 이전의 최적의 서브세트 Sbest와 비교하며, 새로운 서브세트가 이전 것보다 더 최적이면 그것을 가장 최적의 서브세트로 할당하고, 이 서브세트가 지원벡터머신에 의해 평가하고; 새로운 탐지율이 이전 것보다 더 높다면 이값은 θbest이 되고 알고리즘은 계속 수행되고, 새로운 탐지율이 이전 것보다 더 높지 않다면 Sbest가 특징의 최적의 서브세트가 되며, 가장 좋은 서브세트가 다음 세대 내에서 찾아지지 않거나 세대의 최대 수가 도달할 경우에 알고리즘은 종료된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 유전자 알고리즘을 이용하여 41개의 특징들을 엔코딩하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
7 7
제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,상기 유전자 알고리즘은 주어진 특징세트로부터 특징의 서브세트를 생성하는 데에 사용되고, 이 알고리즘은 입력으로써 모든 특징을 취하고 상관관계를 기반으로 한 특징선택 및 지원벡터머신에 의해 평가된 후에 특징의 최적의 서브세트를 출력한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 각 유전자는 특징벡터를 표현하고, 유전자의 길이가 41 개의 유전인자가 되며 각각의 유전인자는 1 또는 0의 값을 갖으며, 이 값은 각각 해당 특징이 특징벡터에 포함하는가 또는 포함하지 않는가의 여부를 나타낸 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
9 9
제 5 항에 있어서, 상기 탐지율과 오탐율의 조합 또는 규칙기반척도와 같은 복잡한 척도를 사용할 수 있다 할지라도 메트릭으로써 침입 탐지율을 선택하고 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 상에서 상관관계 기반의 하이브리드 특징선택을 통한 경량화된 침입탐지방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.