2018.03 - 2019.03 | 국방과학연구소

Data Representation Learning

  • Syscall을 하나의 token으로 취급하여 Syscall-Syscall sequence의 관계를 텍스트 분석의 단어-문서 관계와 동일하게 설정
  • Doc2vec을 사용하여 Syscall의 관계를 고려한 d차원 벡터 representation 학습
  • TF-IDF, Bag-of-Words(BOW)를 사용하여 Syscall의 개수만큼의 차원을 갖는 벡터로 representation 학습

Novelty Detection

  • 정상 상태의 데이터만을 사용하는 비지도학습 기반의 이상치 탐지 기법을 적용하여 정상-비정상 class간의 불균형 문제 극복
  • 다양한 머신러닝 이상치 탐지 기법을 적용하여 데이터에 가장 적합한 모형 탐색

Data Science & Business Analytics Lab.
School of Industrial Management Engineering
College of Engineering, Korea University

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  • 강필성 교수 (pilsung_kang@korea.ac.kr)
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