포그 컴퓨팅 환경에서 TON_IoT 데이터셋을 활용한 지도학습 기반 침입 탐지 시스템

초록

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술의 발전과 IoT(Internet of Things)의 보급이 확산되는 과정에서 IoT 장비들이 클라우드 서비 스와 연계되는 구조가 일반화되고 있으며 클라우드 컴퓨팅의 분산 확장 모델인 포그 컴퓨팅(Fog Computing)의 중요성 또한 부각되고 있 다. 논문에서는 포그 컴퓨팅을 활용한 시스템에서 발생할 수 있는 보안 문제에 대비하기 위해 TON_IoT 데이터셋을 활용한 지도학습 기 반 침입 탐지 시스템(IDS) 모델을 선정한다. 실험 결과, 데이터 불균형 문제와 특정 클래스에 대한 오탐 문제 해결을 위한 추가 조치가 필 요하지만 XGBoost와 Decision Tree가 성능과 실시간성을 고려하여 포그 노드에 배포하기 적합한 모델이라고 판단되었다.