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경량 침입탐지 모델의 강건성 향상을 위한 프라이버시 보호형 적대적 학습 프레임워크 = A Privacy-Preserving Adversarial Training Framework to Enhance the Robustness of Lightweight Intrusion Detection Models

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미리보기 도서정보

도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	경량 침입탐지 모델의 강건성 향상을 위한 프라이버시 보호형 적대적 학습 프레임워크 = A Privacy-Preserving Adversarial Training Framework to Enhance the Robustness of Lightweight Intrusion Detection Models / 한원준
발행사항 :	논산 : 국방대학교 국방관리대학원, 2026
형태사항 :	1책 ; 26 cm
총서사항 :	석사학위논문
일반주기 :	지도교수: 이수진
일반주기 :	목차 정보 수록
학위논문주기 :	학위논문 (석사) -- 국방대학교 국방관리대학원, 사이버전전공, 2026.2.
서지주기 :	참고문헌수록
개인저자 :	한원준
개인저자 :	이수진
단체저자명 :	국방대학교. 국방관리대학원
언어	한국어

원문
원문보기 :	경량 침입탐지 모델의 강건성 향상을 위한 프라이버시 보호형 적대적 학습 프레임워크 = A Privacy-Preserving Adversarial Training Framework to Enhance the Robustness of Lightweight Intrusion Detection Models

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국방대학교 도서관

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제1장 서론
제1절 연구 배경 1
제2절 연구 동기 및 목표 4
제2장 관련 연구
제1절 데이터세트 6
제2절 LightGBM 9
제3절 프라이버시 보호 및 강건성 강화 기법 12
제4절 블랙박스(Balck-box) 공격 21
제3장 프라이버시 보호형 적대적 학습 프레임워크
제1절 프레임워크 개요 23
제2절 프레임워크 구현 환경 27
제4장 실험 결과
제1절 실험 결과 분석 33
제2절 선행 연구와의 비교 44
제3절 논의점 46
제6장 결론 50
부록 53
참고문헌 62
ABSTRACT 68