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CSAGC-IDS: A Dual-Module Deep Learning Network Intrusion Detection Model for Complex and Imbalanced Data

Created by
  • Haebom

저자

Yifan Zeng

개요

본 논문은 심층 학습 기반의 새로운 네트워크 침입 탐지 모델인 CSAGC-IDS를 제안합니다. CSAGC-IDS는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 자기 주의력을 강화한 합성곱 조건부 생성적 적대 신경망(SC-CGAN)을 사용하여 고품질 데이터를 생성하고, 복잡한 트래픽 데이터에서 특징을 추출하기 위해 비용 민감 학습 및 채널 주의 메커니즘을 강화한 합성곱 신경망(CSCA-CNN)을 통합합니다. NSL-KDD 데이터셋을 사용한 실험 결과, 5 클래스 분류에서 정확도 84.55%, F1 점수 84.52%, 2 클래스 분류에서 정확도 91.09%, F1 점수 92.04%를 달성하였으며, SHAP과 LIME을 이용한 모델 해석성 분석도 제공합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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심층 학습 기반 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능 향상에 기여.
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클래스 불균형 문제 해결을 위한 효과적인 데이터 증강 기법 제시.
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복잡한 네트워크 트래픽 데이터 분석 및 특징 추출을 위한 효과적인 모델 제안.
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모델의 의사결정 과정에 대한 해석성 제공.
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한계점:
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NSL-KDD 데이터셋만 사용하여 실험을 진행, 다른 데이터셋에 대한 일반화 성능 검증 필요.
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실제 네트워크 환경에서의 성능 평가 부족.
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모델의 계산 복잡도 및 자원 소모에 대한 분석 부족.
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