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본 논문은 네트워크 트래픽 내 컴퓨터 공격 탐지를 위한 딥러닝 기법의 적용 문제를 다룬다. 관련 연구 분석 및 딥러닝 기법이 침입 탐지에 활용된 사례에 대한 종합적인 검토 결과가 제시된다. 가장 널리 사용되는 딥러닝 기법들이 논의되고 비교된다. 침입 탐지용 딥러닝 기법의 분류 체계가 제안된다. 네트워크 트래픽 내 컴퓨터 공격 탐지에 있어 딥러닝 기법 적용의 현재 동향과 과제가 식별된다. 침입 탐지에 대한 딥러닝 기법의 적용 가능성을 평가하기 위해 CNN-BiLSTM 신경망이 설계되었다. 설계된 신경망은 기존의 랜덤 포레스트 분류기 기반 모델과 비교되었다. 딥러닝 기법의 사용은 특징 공학 단계를 간소화할 수 있었으며, 랜덤 포레스트 모델과 CNN-BiLSTM 모델의 평가 지표는 유사한 수준을 보였다. 이는 딥러닝 기법이 침입 탐지 분야에 적용될 가능성과 전망이 있음을 확인시켜 준다.