2021년도 인터넷정보학회 춘계학술대회에서 발표한 모델
불균형 데이터를 위한 비지도학습 기반의 웹로그 이상탐지 모델
김상현 이건혁 김진
VOL 22 NO. 01 PP. 0293 ~ 0294 (2021. 04)
이상 데이터가 절대적으로 부족한 환경에서도 이상 탐지를 할 수 있는 비-지도학습 기반의 모델을 구현하였다. 구현한 모델에서, 웹로그 데이터는 Convolution Neural Network를 통과하면서 representation 된 후, K-means 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 학습된 모델에 새로운 데이터를 투입 하였을 때, 어떤 클러스터에도 속하지 않는 데이터를 이상데이터라고 탐지하게 된다. 자체 수집한 웹로그 데이터를 활용해 모델을 구축하고 실험을 진행하였으며, 모델의 이상데이터 재현율을 중심으로 판단하여 이상탐지에 효과적임을 확인했다.