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저자정보
이든 (전북대학교) 임승순 (전북대학교) 최선오 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제5호(JKIIT, Vol.21, No.5)
발행연도
2023.5
수록면
111 - 120 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.5.111

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최근 사물인터넷(IoT) 분야의 급격한 성장과 시장의 수요가 증가하면서 일상생활과 전반적인 산업영역에서 IoT 기기의 사용이 늘어나고 있다. 그러나 많은 IoT 기기들이 보안 대책을 충분히 고려하지 않은 상태로 시장에 출시되었다. 이를 대상으로 하는 공격 기법과 다양한 악성코드들이 등장함에 따라 보안적인 측면이 중요해지고 있다. IoT 환경에서는 적은 리소스로 효율적인 통신을 지원하는 MQTT 프로토콜이 광범위하게 사용되고있으며, MQTT 기반 IoT 환경에 대한 보안 위협이 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 IoT 환경에서 MQTT 프로토콜에 대한 악성 트래픽을 탐지하고 분류하기 위한 슬라이딩 윈도우 기반 LSTM 딥러닝 모델을 제안하였다. 기존에 공개된 MQTT 트래픽 데이터셋과 본 연구에서 IoT 환경을 구축하고 수집한 데이터셋을 바탕으로 제안한 모델을 이용하여 기존 연구보다 정확도가 개선됨을 보였다. 또한 제안된 모델을 이용하여 실시간으로 악성 MQTT 트래픽을 탐지할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
#internet of things #IoT #IoT attack #MQTT #deep learning #LSTM #sliding window

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 딥러닝 기반 악성 MQTT 트래픽 탐지
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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