이화여자대학교MCNL

dd

우리 연구실 최다영 석박통합과정 학생(1저자)과 이주홍 박사과정 학생(공동1저자)의 논문 “Attack-Specific Feature Analysis Framework for NetFlow IoT Datasets”이 저명한 SCIE 저널인 Computers&Security에 게재 승인을 받았습니다. 

본 논문은 IoT (Internet of Things) 기기에서 발생하는 네트워크 트래픽 이상 탐지를 위한 공격 유형 기반 feature 분석 프레임워크를 제안하였습니다. 특히, NetFlow 기반의 표준 feature set을 활용하여 실제 IoT 네트워크 트래픽 데이터셋인 NF-BoT-IoT-v2와 NF-ToN-IoT-v2를 대상으로 공격 유형별 중요한 feature를 식별하고 분석하는 절차를 설계하였습니다. 

본 연구에서는 feature 분석 과정을 통해 공격 유형에 특화된 침입 탐지 시스템(Intrusion detection system, IDS)을 구축하고, 이를 실험적으로 검증함으로써 IDS의 성능 향상 가능성을 입증하였습니다. 또한, feature의 차원을 축소할 수 있는 주요 변수를 식별함으로써 신뢰성과 효율성이 높은 IDS 설계에 기여하였습니다. 

본 논문이 게재되는 Computers&Security (IF: 4.8, Rank: 46/250, Top 19.2%)는 Elsevier에서 발행하는 우수한 국제 저널로, 현재 Computer Science, Information Systems 분야에서 Q1에 속해 있습니다.