PRISM ― 2026: 엔드포인트 기반 자동 라벨링 다계층 네트워크 트래픽 데이터셋

Abstract

암호화 트래픽의 확산으로- 정확하게 라벨령된 고품질 네이터셋 확보가 트래픽 분류 연구의 핵심 과제로 대두되고 있댜 기 존 데이더셋은 단일 응용 격리, 시간 구간 분할 등의 방식에 의존하여 실시용 환경의 동시 드래픽을 반영하지 못하거나 라벨 무결성에 한계가 있다 본 연구는 트래픽을 발생시킨 엔드포인드로부터 라벨을 직접 획득하는 지동 라벨링 프레임워크 PRISM을 활용히여 다계층 네트워크 드래픽 데이터셋 PRISM-2026을 구축공개한다 PRISM-2026은 7대의 실사용 호스트에 서 3 일간 수집한 1,320,366개의 서P건으로 구성되며, 각 서P건에 5-듀플 종단점 정보와 프로세스서비스·사이트의 3단계 라벨을 부여힌다. 특히 svchast. exe에 대한 서비스 단위 라벨링과 SNI 기반 브라우저 시이트 단위 라벨링을 도입하여, 프로세스 단위 라벨이 구분하지 못하던 공유 호스트 프로세스와 브라우저 트래픽을 세분화하고 프로세스 단위(108종)와 응용 단위(89종).0-] 두 라벨 집합을 세공한댜 대표적 분류 모델(EI、-BERT, TSHIRT, 2D CNN, XGBoost) 기준 실험어因 XGBoost가 최고 정확 도(0.917)를 기록하였댜

Keywords

Network Traffic Classification, Traffic Dataset, Automatic Labeling, Endpoint-based Label ing, Encrypted Traffic

Citation

김지민, 유경민, 장윤성, 남승우, 김주성, 백의준, 김명섭. “PRISM ― 2026: 엔드포인트 기반 자동 라벨링 다계층 네트워크 트래픽 데이터셋.” KNOM Review, Vol. 29, No. 1, pp. 34–44, August 31, 2026.

원문 및 DOI