Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.137-138
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on DoS Attack Detection in SDN Combining Machine Learning and P4

SDN에서 기계학습과 P4를 결합한 DoS 공격 탐지에 대한 연구

  • SooYeon Kim (Dept. of Artificial Intelligence, Chonnam National University) ;
  • Taejune Park (Dept. of Artificial Intelligence, Chonnam National University)
  • 김수연 (전남대학교 인공지능학부 ) ;
  • 박태준 (전남대학교 인공지능학부 )
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

현대 사회는 네트워크의 규모가 증가하고 있으며 이러한 대규모의 트래픽을 보다 편하게 관리하고자 SDN이 등장했다. 허나, 대규모 트래픽의 등장으로 인해 DoS 공격의 규모 또한 더욱 커지고 있다. 이러한 공격을 완화하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, SDN에서 기계학습을 활용하여 DoS 공격을 탐지하는 기존의 연구는 제어평면 측에 상당한 부담을 주거나 공격에 대한 대처 부족 등의 문제점이 있다. SDN에서 기계학습과 P4를 결합한 DoS 공격 탐지는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했다. 이 논문에서는 SDN 환경에서 기존의 기계학습 기반의 DoS 공격 탐지에 대한 문제점과 한계에 대해 언급한 이후 기계학습과 P4를 결합한 DoS 공격 탐지에 대한 필요성을 언급한다. 이후, 기계학습 및 P4 기반의 DoS 공격 탐지와 관련된 연구를 살펴보고, 향후 연구 방향을 제시함으로써 네트워크 보안 분야에 새로운 가능성을 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업 연구 결과로 수행되었음(IITP-2023-RS-2023-00256629)

References

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