NSL-MHA : Proposing an Adversarial Training Method for Cloud Anomaly Detection Model

오늘날 기업 및 산업 분야에서 클라우드 컴퓨팅 기술의 활용이 증가함에 따라 클라우드 컴퓨팅 기술의 취약점을 활용한 보안 위협 문제가 대두되고 있다. 이에 대응하기 위해, 클라우드 이상 행위 탐지 기술의 중요성이 강조되고 있다. 최근 연구에 따르면, CNN 모델 기반 이상 행위 탐지 기술은 우수한 탐지 성능을 보이는 것을 입증하였다. 그러나, CNN 모델 기반 이상 행위 탐지 기술은 적대적 공격에 취약하다는 단점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 NSL-MHA 적대적 훈련 기법을 제안하여 CNN 모델 기반 이상 행위 탐지 기술의 적대적 공격 취약점을 극복하고자 한다. 실험을 통해 NSL-MHA 적대적 훈련 기법이 CNN 모델 기반 이상 행위 탐지 기술의 적대적 공격 취약성을 극복함을 검증하였다.