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Post-Conference

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한국정보처리학회 2018 춘계학술발표대회

  • 일시 : 2018년 5월 11일(금) ~ 12일(토)
  • 장소 : 건국대학교

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논문분야 사물인터넷 구분 구두
논문제목 산업용 IoT환경에서 기계학습을 통한 비정상 디바이스 판별
저자 노태균, 이수연, 정태명 논문파일 Download

다양한 센서들과 디바이스들이 실시간으로 정보를 주고받는 산업 IoT환경에서 싱크노드에게 속하는 하위 센서 및 디바이스들을 통한 데이터 손실 및 시스템 마비를 발생시킬 수 있는 상황이 발생될 수 있다. 따라서 본 논문은 위의 상황을 고려하여 센서 및 디바이스의 정상범주를 파악하고 비정상적인 디바이스를 판별을 통해 시스템 보안성을 향상시키는 방안을 제시한다. 싱크노드에 속하는 센서 및 디바이스들의 로그데이터를 통해 주성분 분석법을 통해 데이터의 차원을 감소시키고 차원 감소시킨 데이터를 K-means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 정상범주 내에 속하지 않는 디바이스를 판별하여 비정상 센서 및 디바이스를 판별한다. 비정상 데이터로 판별된 센서 및 디바이스의 모니터링을 통해 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있도록 한다.

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