침입 탐지를 위한 효율적인 퍼지 분류 규칙 생성

초록

논문에서는 효율적인 침입 탐지를 위해 퍼지 규칙을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 의사결정 트리의 생성을 통해 침입 탐지를 위한 퍼지 규칙을 생성하고 진화 알고리즘을 사용하여 최적화한다. 진화 알고리즘의 효율적인 수행을 위해 지도 군집화를 사용하여 퍼지 규칙을 위한 초기 소속함수를 생성한다. 제안한 방법의 진화 알고리즘은 적합도 평가시 퍼지 규칙(퍼지 의사결정 트리)의 성능과 복잡성을 고려하여 평가한다. 또한 데이타 분할을 이용한 평가와 퍼지 의사결정 트리의 생성과 평가 시간을 줄이는 방법으로 소속정도 캐싱과 zero-pruning을 사용한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 KDD'99 Cup의 침입 탐지 데이타로 실험하여 기존 방법보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. 특히, KDD'99 Cup 우승자에 비해 정확도가 1.54% 향상되고 탐지 비용은 20.8% 절감되었다.

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