정보보호 WEBATTACK DETECTION 두번째 방법은 머신러닝을 이용하여 여러 모델을 학습시킨 후 accuracy와 f1_score가 가장 높은 모델을 찾는다. txt 파일에서 정상 GET 로그들과 비정상 GET 로그들을 분석해본 결과 첫 줄만 비교해도 정상/비정상을 구분하는 것이 가능하다고 판단하였다. 그 결과 82,681개였던 단어가 33,625개로 줄어들어 정확도는 약 44% -> 약 96%, f1_score는 약 59% -... 정보보호KMU_WINKKMU_WINK
WEBATTACK DETECTION 두번째 방법은 머신러닝을 이용하여 여러 모델을 학습시킨 후 accuracy와 f1_score가 가장 높은 모델을 찾는다. txt 파일에서 정상 GET 로그들과 비정상 GET 로그들을 분석해본 결과 첫 줄만 비교해도 정상/비정상을 구분하는 것이 가능하다고 판단하였다. 그 결과 82,681개였던 단어가 33,625개로 줄어들어 정확도는 약 44% -> 약 96%, f1_score는 약 59% -... 정보보호KMU_WINKKMU_WINK