Data analysis for detection of unauthorized AP using machine learning algorithm in the process of cyber war damage assessment

사이버전 피해평가 과정에서 비인가 무선 AP 공격 식별을 위한 기계학습을 이용한 데이타 분석

사이버전 피해평가에 있어서 유무선 통합 환경에 대한 공격의 탐지와 이에 대한 평가가 필요한 상황이다. 특히 회사, 정부 및 군 시설 등에서 인가되지 않은 AP를 사용하여 공격이 발생하는 경우 각종 바이러스 및 해킹 공격에 의한 피해가 발생한 가능성이 높다. 띠라서 인가된 AP와 인가되지 않은 AP를 탐지해서 찾아 내야한다. 본 논문에서는 인가된 AP와 인가 되지 않은 AP를 탐지하기 위해 RTT(Round Trip Time)값을 데이터셋으로 만들고 각 기계학습 알고리즘 SVM(Support Vector Machine), J48(C4.5), KNN(K nearest neighbors), MLP(Multilayer Perceptron)의 결과를 비교해 성능의 차이를 밝히고 이를 통하여 공격을 탐지하여 피해평가에 연결이 되도록 한다.