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Dev.toAI/ML
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Random Forest 기반 NSL-KDD 트래픽 분류로 정확도 96.8% 달성
Built a Network Traffic Classifier with Random Forest (96.8% Accuracy)
AI 요약
Context
네트워크 트래픽의 다각적 공격 패턴을 탐지하기 위한 분류 시스템 필요성 대두. NSL-KDD 데이터셋을 활용하여 DoS, Probe, R2L, U2R 등 다양한 공격 유형을 식별하는 고성능 Classifier 설계 요구.
Technical Solution
- 다중 클래스 분류 최적화를 위해 Scikit-learn 기반 Random Forest 알고리즘 채택
- Pandas 및 NumPy를 통한 데이터 전처리 및 유효 Feature Selection 수행
- 실시간 추론을 위해 FastAPI 기반의 경량 API 레이어 구축
- Production-ready 모델 패키징을 통한 배포 가능 구조 설계
- Synthetic 데이터와 Real-world 트래픽 간의 간극을 고려한 전처리 로직 적용
Impact
- 모델 분류 정확도 96.8% 달성
- Inference Time 1ms 미만의 초저지연 성능 확보
Key Takeaway
정밀한 Feature Engineering과 Random Forest의 앙상블 구조를 결합하여 보안 도메인의 실시간 트래픽 분류 효율 극대화
실천 포인트
1. Real-time 탐지 시스템 설계 시 Inference Time 1ms 미만 달성 여부 검토
2. Synthetic 데이터셋 기반 학습 모델의 실제 네트워크 트래픽 적용 시 성능 하락 가능성 검증
3. FastAPI를 활용한 ML 모델의 API 서빙 레이어 추상화 적용