이화여자대학교MCNL

dd

우리 연구실 이주홍 박사과정 학생의 논문 “Robust Hierarchical Anomaly Detection using Feature Impact in IoT Networks”이 ICT Express 저널에 게재 승인을 받았습니다. 

본 논문은 IoT (Internet of Things) 네트워크에서의 보안 위협에 대응하기 위해 계층적 이상 탐지 방법을 제안하였습니다. 기존의 IoT 네트워크 침입 탐지 시스템은 라벨링된 데이터의 부족과 제한된 자원으로 인해 어려움을 겪고 있었으나, variational autoencoder 기반의 계층적 이상 탐지 기법을 활용하여 이러한 문제를 극복하였습니다. 특히, Shapley value를 사용하여 개별 특징이 variational autoencoder의 잠재 벡터에 미치는 영향을 정량화함으로써, 별도의 적대적 학습(Adversarial training) 없이도 적대적 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 이상탐지 시스템을 제안하였습니다. 또한, 실제 네트워크 데이터로 시뮬레이션하여 제안된 방법이 적대적 공격 탐지에 대해 효과적임을 검증하였습니다.

본 논문이 게재되는 ICT Express는 Elsevier에서 발행하는 우수한 국제 저널로, 현재 Information Systems and Computer Science 카테고리에서 Q1에 속해 있습니다.