본 논문에서는 데이터 스트림 대상의 필터링 문제를 다룬다. 데이터 스트림은 지속적으로 생성되며, 크기 또한 거대해서 이를 실시간 처리하기 위해서는 분석에 불필요한 데이터를 충분히 필터링해야 한다. 하지만, 기존 필터링 알고리즘은 하나의 데이터 형식에만 사용이 가능하여 다양하고 복잡한 스트림 환경에서는 사용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 스트림 형식에 따라 필터링 알고리즘을 다양하게 선택할 수 있는 필터링 시스템을 제안한다. 그리고 실시간 필터링을 위해 대표적인 오픈소스 DSMS(data stream management system)인 에스퍼 기반으로 구현한다. 또한 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 확장 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 필터링 시스템을 사용할 수 있게 한다. 제안하는 에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템은 데이터 스트림으로 실시간 데이터 스트림과 벌크 데이터 스트림을 지원한다. 그리고 필터링 알고리즘으로 질의 필터링, 블룸 필터링, 베이지안 필터링을 제공한다. 제안하는 필터링 시스템 구현 결과, 데이터 스트림 특성에 적합한 필터링 알고리즘을 선택적으로 제공함으로써, 사용자가 보다 정확하고 효율적으로 의미있는 데이터를 추출 가능하게 하였다.
안티바이러스는 단말에서 악성소프트웨어를 탐지하는데 있어 널리 사용되는 솔루션이다. 이 중 시그니처 기반 안티바이러스는 가장 기본적인 탐지방법으로 파일과 악성소프트웨어의 시그니처를 비교하여 탐지한다. 최근 악성소프트웨어의 수가 급격히 증가함에 따라 시그니처 기반 안티바이러스의 탐지 시간이 증가하고 시간당 처리량이 줄어들면서 성능 저하 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 제시된 주요 연구 결과를 살펴보고 이를 개선한 새로운 성능향상 솔루션을 제시한다. 특히, 본 논문의 솔루션은 성능향상 수준이 가장 높은 솔루션으로 알려진 SplitScreen과 비교하여, 클라이언트의 작업을 줄이고, 시그니처 서버와의 통신비용을 줄여 안티바이러스 솔루션의 성능향상에 기여하였다.
많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
SIP는 인터넷을 기반으로 하기에 기존 인터넷에서 발생하는 보안 위협에 노출되어 있어 서비스 거부 및 서비스 단절과 같은 문제를 야기하는 플러딩 공격에 영향을 받을 수 있다. 하지만 현재 제안된 서비스 거부 공격 대응 기법은 제안 기법의 복잡도와 다양한 서비스 거부 공격에 대응하지 못한다는 한계점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 SIP 세션 설정 과정을 관찰하고 정상적인 세션을 맺은 사용자를 정상 사용자로 정의하여 이것을 이용한 화이트리스트를 구성함으로써 다양한 서비스 거부 공격 상황에서 정상 사용자에게 지속적인 서비스를 제공하고자 하는 방안을 제시한다. 본 방안은 다양한 공격 방법들을 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 이용하여 모델링하였고 서비스 거부 공격 시에도 지속적인 서비스 제공, 낮은 오탐율, 빠른 검색 시간을 달성코자 한다.
최근 데이터베이스의 크기가 점차 증가하고 있다. 기업에서는 데이터베이스 관리의 어려움으로 인하여 클라우드 형태로 아웃소싱하고 있으며, 이때 클라우드 서비스업체에 의해 관리되는 데이터베이스의 보안은 매우 중요하다. 데이터베이스 내의 중요 정보를 보호하기 위해서는 암호화하는 것이 최선의 방법이지만, 일단 암호화되고 난 후에는 더 이상 검색하기 어려워진다. 암호화된 데이터베이스에서의 검색 성능은 암호화 방법과 검색 방법에 의해 좌우된다. 본 논문에서는 가변길이의 키워드 인덱스와 블룸필터를 사용하여, 클라우드 서비스업체의 관리하의 데이터베이스에 대한 암호화 방법 및 효율적인 검색 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법이 데이터베이스 암호화 및 관련 응용분야에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기기 간 직접(device-to-device) 통신 시스템에서 근접한 디바이스의 모바일 어플리케이션 및 서비스를 발견하기 위한 디스커버리 프로토콜을 제안한다. 기기 간 직접통신 기술을 기반으로 모바일 소셜네트워크, 모바일 마케팅 등의 근접 기반 어플리케이션을 실현할 수 있다. 이를 위해 우선적으로 주변에 있는 수많은 디바이스에서 원하는 어플리케이션을 찾아내는 디스커버리 프로토콜의 설계가 필수적이다. 기반 시설이 없는 에드혹 망에서 디스커버리 프로토콜을 구현하기 위해서는 디바이스 내부의 어플리케이션 정보를 축약해서 디스커버리 코드를 생성하고 이를 주기적으로 방송하는 방법을 쓸 수 있다. 본 논문에서는 해시함수 및 블룸필터(Bloom filter)를 이용하여 디스커버리 프로토콜을 설계하고 이의 성능을 수학적으로 분석한다.
블록체인은 자본 거래나 보안 데이터의 안전한 전송을 위한 플랫폼으로 그 가치가 높아지고 있다. 아울러 블록체인은 동영상, 음악, 사진과 같은 대용량의 데이터를 안전하게 저장하고, 거래 내용이나 서비스 이용 명세 등을 안전하게 관리할 수 있는 새로운 플랫폼으로서의 가능성을 가지고 있다. 블록 내 대용량 미디어 데이터를 저장할 수 없기에 분산저장 시스템(IPFS)과 음원 시그니처 데이터의 해시 정보를 이용하여 블록 내 음원 정보를 저장하고, 저장된 음원 데이터를 검색하는 속도에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 기존 연구가 제시했던 검색 속도를 향상시킬 수 있는 블룸필터를 이용한 음원 시그니처 인덱싱 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 검색성능(O(n))보다 향상된 검색 성능 (O(1))을 달성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IP 히스토리 정보를 이용하여 기존의 연결된 flow와 새로 도착한 flow를 다른 우선순위로 서비스하여 특정 서브넷을 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격으로부터 보호하는 방어 시스템을 제안한다. DDoS 공격은 일반적으로 네트워크 노드 혹은 링크의 리소스가 제한되어 있으며 네트워크 리소스에 대한 사용자의 수요가 실제 네트워크 노드 혹은 링크의 용량을 초과하는 경우에 발생하게 된다. 제안된 방어 시스템은 두 단계로 나뉘어서 작동하게 되는데, 첫 번째 단계에서는 접속을 시도하는 외부 IP에 대해 샘플링기법을 사용하여 모니터링 하는 IP주소의 개수를 줄이고, 두 번째 단계에서는 정상적인 IP의 목록을 관리하고 DDoS 공격이 발생하였을 때 IP 목록에 기반해 기존의 연결된 flow와 새로 도착한 flow를 구별함으로써 기존의 연결된 flow에 대해서 지속적이고 정상적인 서비스를 제공한다. 제안된 DDoS 방어 시스템의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가한다.
트랜잭셔널 메모리는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 하드웨어 및 소프트웨어 방식에 따라 STM, HTM, HyTM으로 구분된다. 그러나, 기존 연구들은 모든 워크로드에 대해 획일적인 재시도 정책을 제공하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 샘플링 기반 유연한 재시도 정책을 이용한 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 트랜잭션의 특성을 파악하여 HTM 혹은 STM을 선택하여 수행하거나, 블룸필터를 이용하여 동시에 HTM과 STM을 수행한다. 둘째, 제안하는 기법은 각 워크로드 내의 트랜잭션의 특성을 반영한 유연한 HTM 재시도 정책을 제공한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.
A Bloom filter is a space-efficient data structure popularly applied in many network algorithms. This paper proposes a vectored Bloom filter to provide a high-speed Internet protocol (IP) address lookup. While each hash index for a Bloom filter indicates one bit, which is used to identify the membership of the input, each index of the proposed vectored Bloom filter indicates a vector which is used to represent the membership and the output port for the input. Hence the proposed Bloom filter can complete the IP address lookup without accessing an off-chip hash table for most cases. Simulation results show that with a reasonable sized Bloom filter that can be stored using an on-chip memory, an IP address lookup can be performed with less than 0.0003 off-chip accesses on average in our proposed architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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