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다중 학습 모델을 이용한 5G 엣지 네트워크 침입 탐지 장치 및 이를 이용한 방법
- Inventors
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이종훈, 김현진, 김영수, 박종근, 박철희, 김종현, 문대성, 김익균
- Application No.
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10-2021-0146690 (2021.10.29)
KIPRIS
- Publication No.
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10-2023-0061932 (2023.05.09)
- Registration No.
- 10-2604380-0000 (2023.11.16)
- Country
- KOREA
- Project Code
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21HR2400, Development of 5G Edge Security Technology for Ensuring 5G+ Service Stability and Availability,
Park Jong Geun
- Abstract
- 다중 학습 모델을 이용한 5G 엣지 네트워크 침입 탐지 장치 및 이를 이용한 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 5G 엣지 네트워크 침입 탐지 방법은 5G 엣지 네트워크를 기반으로 대용량 로우(RAW) 데이터를 수집하는 단계; 상기 대용량 로우 데이터에 대해 데이터 라벨링 기반의 전처리 프로세스를 수행하여 학습 데이터셋을 생성하는 단계; 인공지능 기반의 다중 학습 모델을 기반으로 상기 학습 데이터셋에 대한 다층 구조의 인공지능 학습을 수행하는 단계; 및 상기 다중 학습 모델을 통해 탐지된 침입 탐지 결과를 사용자 대시보드로 제공하는 단계를 포함한다.
- KSP Keywords
- Edge network, Learning model, Network intrusion