Implementation Firewall Accelerator using Session Learning

세션 학습을 이용한 방화벽 가속기의 구현

인터넷의 급속한 발전과 해킹사고의 발생율이 증가함에 따라 방화벽의 사용이 일반화되고 있다. 과도한 트래픽이 방화벽을 지나게 되면 방화벽 자체 성능에 따라 처리되지 않은 패킷을 잃어버리거나 패킷을 재전송 해야 하므로 추가 트래픽이 발생한다. 이에 대한 방안으로 소프트웨어 또는 하드웨어적으로 방화벽의 성능을 높이는 방법이 있지만, 높은 비용 및 호환성 문제가 있다 이의 다른 대안으로 방화벽 가속을 하는 방법이 있는데 기존의 연구 모델에서는 특정 방화벽과 연동하거나 기기 설정을 해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 어떤 방화벽과도 서로 연동될 수 있고 관리자의 관리 추가 설정 없이도 동작하도록 방화벽의 세션을 스스로 학습하여 방화벽 성능을 높이는 방식의 방화벽 가속기를 제안하고 패킷 처리 성능을 올릴 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.