최근 유해 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 머신러닝 기법을 활용하는 다양한 방법론들이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 컨볼루션 신경망 (Convolutioanl Neural Network)을 기반으로 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가한다. 이미지 처리에 강한 컨볼루션 신경망의 활용을 위해, 네트워크 트래픽의 주요 정보를 규격화된 이미지로 변환하는 방법을 제안하고, 변환된 이미지를 입력으로 컨볼루션 신경망을 학습시켜 유해 네트워크 트래픽의 분류를 수행하도록 한다. 실제 네트워크 트래픽 관련 데이터셋을 활용하여 이미지 변환 및 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 트래픽 분류 기법의 성능을 검증하였다. 특히, 다양한 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 모델 구성에 따른 트래픽 분류 기법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 WDM(Wavelength Division Multiplexing) 수동 성형망(Passive Star Network)에서 클라이언트/서버 트래픽을 위한 효율적인 TDM(Time Division Multiplexing) 스케쥴링 알고리즘을 소개하고 알고리즘의 성능분석 및 단대단 트래픽의 지연분석 결과를 소개한다. 클라이언트/서버 트래픽은 서버 노드와 클라이언트간의 송, 수신 트래픽 양이 클라이언트 노드간의 트래픽 양에 비해 상대적으로 크기 때문에 TT-FR 시스템의 TDM 시스템 기반으로 클라이언트/서버 트래픽의 특성을 효율적으로 이용하는 새로운 TDM 스케쥴링 방법으로 STFA(Server Traffic Frist Assignment) 알고리즘을 제시하고 성능 분석결과를 나타낸다. STFA 알고리즘은 서버 노드의 송신 및 수신에 각각 하나씩의 파장을 먼저 할당함으로써 클라이언트 노드는 송, 수신 모두를 위해 파장 조정이 요구되는 방법이다. STFA 알고리즘이 TT-FR 시스템의 TDM 스케쥴링 방법보다 짧은 프레임 길이를 제공함을 정적인(STatic) 트래픽 수요에 대해 보였으며 동적인(Dynamic) 트래픽 수요에 대해 단대단 트래픽의 지연분석 결과를 나타내었다. 이를 위해 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.
최근 웹 기반의 다양한 응용과 서비스의 제공으로 인해 HTTP 트래픽의 양이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 안정적인 네트워크 관리를 위해서 HTTP 트래픽에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. HTTP 트래픽을 다양한 관점에서 분석하기 위해서는 다양한 시그니쳐 기반 분석 방법 중에 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 효과적이다. 하지만 트래픽 분류 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 방법은 고속 링크의 대용량 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 시그니쳐의 계층 구조에 기반하여 HTTP 트래픽을 다양하게 분류할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한 계층 구조의 특징을 반영하여 패턴 매칭의 처리 속도 향상을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 학내망의 실제 트래픽에 적용하여 평가한 결과, Aho-Corasick 알고리즘 보다 더 빠른 처리속도를 보일 수 있었다.
초고속 인터넷, 다양한 통신 기기, 신규 인터넷 애플리케이션 등의 확산으로 인터넷 상의 콘텐츠 트래픽 규모가 급격하게 증가하고 있다. 비디오와 같은 대용량 멀티미디어 콘텐츠 트래픽이 전체 트래픽에서 차지하는 비중은 날로 증가하여, 2014년에는 전체 인터넷 트래픽 중 90% 이상을 차지할 것이라고 예측되기도 한다. 따라서 트래픽의 대부분을 차지하는 콘텐츠 중심으로 네트워크 아키텍처를 혁신할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 최근 급증하는 콘텐츠 서비스의 송수신 특성에 적합한 네트워크 아키텍처에 대한 학계와 산업체의 연구동향과 콘텐츠 네트워킹 관련 기술의 국제 표준화 동향을 고찰하고, 향후 실제 적용을 위한 이슈를 분석한다.
네트워크 설계, 관리, 트래픽 엔지니어링 등을 수행하기 위해서는 우선적으로 인터넷 트래픽을 측정하여 품질(또는 성능)과의 관계 및 트래픽 변화 추세 등을 파악하는 것이 필요하다. 그러나 인터넷 트래픽 특성 및 구조로 인하여 한가지 방법으로는 네트워크 상태를 명확히 측정하는 것이 어려우며, 현재까지 목적에 따라 다양한 방법이 개발되어 시도되는 상황이다. 본 연구는 국내 인터넷 트래픽 상황을 지속적이고 대규모적으로 살펴보고자 하는 목적으로 수행되었다. 본 논문에서는 먼저 인터넷의 품질 또는 트래픽 특성 분석을 위하여 사용되는 측정방법을 그 특성에 따라 분류하고 상기목적을 위해 설계된 인터넷 트래픽 측정 인프라를 구성하는 측정 시스템들과 그 특성을 살펴보고자 한다. 특히 본 측정시스템은 네트워크 성능(품질)과 트래픽 규모에 동시에 초점을 맞추어 설계 제작되었으며, 상시측정, 실시간 데이터 처리, 분석 및 실시간 상황판 제공 기능을 갖고 있다.
본 논문은 전송되는 멀티캐스트 트래픽에 의해 아크별로 발생하는 전송비용의 합을 최소화하는 멀티캐스트 경로 설정 알고리즘을 제시한다. 비용함수는 콘벡스 형태이고 멀티캐스팅이 요구되는 트래픽은 분할 전송이 가능하다고 가정한다. 가정에 의해 분할되는 트래픽은 여러 개의 다른 멀티캐스트 트리경로 상으로 전송이 가능하며 총 전송비용도 줄일 수 있다. 트래픽의 분할전송이 가능하여도 만일 비용함수가 선형이면 이는 Steiner 문제가 된다. 본 연구는 단일 멀티캐스트 트래픽 수요형태만을 고려한 본 연구자들의 수행연구[1]에 대한 계속연구로서 복수개의 멀티캐스트 트래픽 수요형태를 고려한다. 또한 본 연구의 결과에서 얻는 많은 멀티캐스트 트리 경로들 중 전송비용을 최소화하도록 하면서 제한된 k개의 트리 경로들을 선택하는 휴리스틱 방법을 소개한다. 본 연구는 ATM 망의 멀티캐스트 트래픽을 위한 가상경로 설계 또는 인터넷 환경의 다양한 멀티캐스트 트래픽을 위한 경로설정 등에 적용될 수 있다. 임의의 적용 망에 대한 결과를 포함한다.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network : WMSN)는 기존 스칼라 데이터 뿐만 아니라 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 멀티미디어 정보를 전달해야 하므로 다양한 특성을 가진 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 서비스 품질(Quality of Service : QoS)를 지원할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 WMSN 에서의 트래픽 유형을 주기적 모니터링 트래픽, 이벤트 트래픽, 멀티미디어 트래픽, 쿼리 기반 트래픽으로 분류하고, 각 트래픽 유형에 따라 지연, 에너지 효율성 및 신뢰성에 대해 차별화된 QoS를 제공할 수 있는 마킹 알고리즘과 큐 관리 메커니즘을 제안한고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
오늘날 네트워크 환경은 다양한 응용의 등장으로 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 정확한 네트워크의 상태 파악을 위한 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 더욱더 증가하고 있다. 최근 트래픽 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽의 응용 별 분류 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구들은 TCP 세션의 이상 동작에 대한 고려가 없어 분류결과의 오분류 및 미분류가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 TCP 세션의 이상동작의 문제점을 지적하고 이를 개선하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론을 통계적 응용 트래픽 분류방법에 적용함으로써 그 타당성을 증명한다.
요즘 3.20 대란이나 한수원 침해사고 같은 각종 사이버 공격이 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 사이버 공격에 대응하기 위하여 네트워크 트래픽을 수집 저장하고 사이버 공격분석에 사용하려는 다양한 노력이 행해지고 있다. 그러나 일반적으로 10Gbps 같은 고속 네트워크에서 네트워크 트래픽을 수집 저장하는 것은 쉬운 일이 아니다. 그래서 이 문건에서는 10Gbps 네트워크 트래픽 수집 저장에 관한 기술동향을 다루고 이어서 수집된 대용량 트래픽을 효율적으로 검색하기 위하여 비트맵 인덱스를 생성하는 다양한 방법을 소개하고 마지막으로 비트맵 인덱스를 사용한 효율적인 검색방법에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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