Acknowledgement
본 논문은 2025년도 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 중견연구 (RS-2025-00518150)와 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT혁신인재4.0 사업의 연구결과로 수행되었음 (No. IITP-2022-RS-2022-00156310)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2025.05a
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- Pages.151-152
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- 2025
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Hybrid Machine Learning-based Detection and Mitigation Techniques for Denial-of-Service and Ransomware Attack
하이브리드 머신러닝 기반의 서비스거부공격과 랜섬웨어 탐지 및 대응
- Da-Eun Yu (Dept. of Convergence Security Engineering, Sungshin Women's University) ;
- Seung-Ha JEE (Dept. of Convergence Security Engineering, Sungshin Women's University) ;
- Il-Gu Lee (Dept. of Convergence Security Engineering, Sungshin Women's University)
- Published : 2025.05.29
Abstract
본 연구는 DDoS와 랜섬웨어 두 가지 공격을 동시에 탐지할 수 있는 하이브리드 머신러닝 모델과 탐지 이후 데이터 복구를 위한 XOR 기반 복구 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 하이브 리드 모델은 CNN 대비 평균 17.3%, GRU 대비 2.36% 높은 정확도를 보였으며, XOR 기법을 적용한 경우 복원율이 100%로 유지되어 효과적인 복구 성능을 입증하였다.
Keywords