네트워크 공격을 탐지하기 위하여 기계학습을 이용한 다양한 연구가 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 기계학습 방법은 많은 데이터에 의존적이며 연구를 위해 다양한 실험 데이터가 공개되어 사용되고 있다. 하지만 실험 데이터 및 실제 환경에서 수집되는 데이터는 class간의 수량이 불균형하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기계 학습을 이용한 침입탐지시스템의 한계점 중 학습데이터의 class간 불균형으로 인한 분류 성능 저하를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 네트워크 트래픽 데이터를 처리하고 seqGAN를 이용하여 부족한 데이터를 생성하였다. 제안된 방법은 NSL-KDD, UNSW-NB15 데이터 셋을 대상으로 Text-CNN을 이용하여 분류하는 테스트를 실행한 결과 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 센서 노드들이 트리(tree) 구조를 가지며 주기적인 트래픽을 전송하는 무선센서 네트워크에서 싱크 노드로 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 스케줄링 알고리즘을 치안한다. 관련 연구[1]에서는 주기적인 트래픽을 효율적으로 전송하는 알고리즘을 제안하였으나, 트리구조가 깊어지고, 자식 노드들이 많아짐에 따라 에너지 소모가 증가하고, 데이터 처리율이 떨어지는 문제점을 보였다. 제안하는 알고리즘은 유휴 타임 슬롯(Time Slot)을 활용하고, 데이터를 중복되지 않게 전송함으로 효율적인 모니터링을 가능케 한다. 또한 유사 데이터에 대한 효율적인 전송 방안 및 긴급 데이터가 발생할 경우 EDP(Emergency Data Period)를 추가하여 전송대기시간을 줄이게 하는 방법도 제안하고자 한다. 성능 분석을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존연구보다 더 높은 데이터 처리율을 보이고, 에너지 소모를 적게 함을 보였다.
데이터스트림 환경에서 무한히 연속적으로 생성되는 데이터를 처리하고 분석하 는방법에 관한 많은 연구가진행중이다. 본 논문은 데이터스트림의 한 예인 네트워크 트래픽을 모니터링하기 위한 OLAP 구현에 대하여 기술한다. 제안하는 OLAP 시스템은 기존의 네트워크 모니터링 툴이 제공하지 못했던 다양한 연산을 지원하여 유연한 분석을 가능하게 하며, 정적인 데이터를 처리하는 데이터웨어하우스에서만 적용되던 OLAP을 데이터스트림 환경에 적용할 수 있게 한다.
많은 센서 노드가 환경정보를 수집하는 이벤트 기반의 센서 네트워크는 국부적인 이벤트 발생에 따라 혼잡이 발생할 수 있다. 네트워크의 혼잡으로 인해 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 RF 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다. 본 논문에서는 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드에서 주변 노드들의 데이터 전송률을 고려하여 자식 노드들의 트래픽을 분산 시키는 유전자 알고리즘 기반의 트래픽 분산 기법을 제안한다.
트래픽 공학(Traffic Engineering)의 목적은 서비스에 대한 QoS의 보장과 네트워크 자원의 사용을 최대화함으로써 가능한 한 많은 데이터 스트림을 처리하고자 하는 것이다. 이를 위한 경로 배정은 MPLS 도메인을 구성하는 네트워크 자원의 가용성 여부를 바탕으로 결정되어야 하므로 네트워크 자원의 운용 상태에 대한 정보들이 경로결정이 일어나는 노드로 전달되어야 한다 또한 경로 결정에 있어서 원하는 바에 맞게 다양한 라우팅 알고리즘이 복합적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 트래픽 공학을 위하여 네트워크 자원의 운용 상태를 수집하는 방법과 이를 바탕으로 적용되어야 할 여러 라우팅 메커니즘을 제시하고 트래픽 공학을 위하여 이들이 어떻게 상호 연관성을 갖고 협력하여야 할 것인가를 제시한다
본 논문에서는 시스템 사용현황을 파악할 수 있는 데이터를 최대수용 트래픽양과 실제 트래픽량으로 구분해서 측정하며 프로토콜 변경에 따른 트래픽량 변화와 사고발생시의 과부하 조건에서의 트래픽을 분석할 것이다. 이로 인해 전력감시제어설비의 안전성을 극대화할 수 있는 계기를 미련하고자 한다 또한, 현재 유통되고 있는 트래픽이 어느 정도인지를 알고 그 증가율 추세를 파악하여 앞으로 예상되는 트래픽량을 미리 예측하여 필요한 대역폭을 미리 확보하는 자료로 활용하고, 네트워크 정보분석을 통한 한정된 네트워크 자원의 효율적인 배치로 안정된 전력감시페어시스템의 운용을 가능하게 함으로써 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
스마트폰이 과거 수년 사이에 급격하게 확산됨에 따라 LTE망 운영자들은 많은 모바일 데이터 트래픽 용량에 대처하기 위해 노력하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LTE/EPC 네트워크에서 집중화된 제어 평면과 분산된 P-GW를 지원하는 새로운 SDN 기반 분산 이동성 관리기법을 제안한다. 네트워크 성능을 더욱 향상 시키기 위해, LTE 사용자들 사이에 교환되는 내부 트래픽을 위한 경로 최적화를 제안한다. 제안된 기법과 기존의 LTE/EPC 네트워크의 기법의 P-GW 데이터 처리 용량과 데이터 처리 수 측면에서 성능을 비교함으로써, 제안된 기법이 LTE/EPC 코어 네트워크의 확장성을 증가시키는 효율적인 방법임을 보여준다.
라우팅 기능을 가진 이동노드로 구성된 자치 분산 네트워크인 애드 혹 네트워크에서는 여러 개의 경로 서비스 제공으로 인하여 특정 노드에 네트워크 부하가 증가되었을 경우에 대한 방법이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 혼잡을 줄임과 동시에 데이터 전송과정에서의 네트워크 부하를 분산 시킬 수 있는 트래픽 관리 라우팅 프로토콜을 제안하고 평가하였다. NS 네트워크 시물레이터를 통해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 네트워크 부하의 감소와 데이터 전송율의 증가를 얻을 수 있었다
현재의 네트워크는 패킷 기반 기술의 LAN에서 MAN으로의 이동이 중요한 기술 동향 중의 하나로 자리 매김하고 있고, 인터넷 트래픽의 급격한 증가는 메트로망에서의 패킷 기반 전송 기술에 대한 필요성을 가져왔다. 본 고에서는 메트로 망에서 IP 트래픽을 전송하기 위한 데이터 전송 기술에 관하여 살펴보고, 각 데이터 전송 기술에 대한 장단점 및 특성 비교, 경제성 및 성능 분석에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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