응용 레벨 트래픽 분류를 위한 다양한 방법 중 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 높은 정확성과 분석률을 보인다. 하지만 현재의 인터넷 기반의 응용 프로그램은 사용자의 요구사항을 만족시키고 안정적인 서비스를 제공하기 위해 빠른 속도로 변화하고 있어서 지속적으로 높은 분류 성능을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법을 기반으로 응용 프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처 가능한 시그니쳐 관리 시스템을 제안한다. 또한 시그니쳐 관리 시스템을 학내망에 적용하고 실시간으로 트래픽을 분석하여 그 타당성을 증명한다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Moving Objects'Trajectories)를 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위만 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행하기 때문에, 순차 탐색에 대해 디스크 접근 횟수를 감소시켜 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 삽입 시간, 검색 시간, 그리고 부가 저장 공간의 검색 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고차원의 특징 벡터 공간에서의 객체에 대한 효율적인 검색을 지원하는 셀기반 시그니쳐 트리 색인 구조(CS-트리, CI-트리)를 제안한다. 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하고 특징 벡터는 셀의 시그니쳐로 표현되며 트리에 저장된다. 특징 벡터 대신 시그니쳐를 사용하여 트리의 깊이가 낮아짐으로서 검색을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 이용한 유사성 검색 알고리즘으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 성능 비교를 수행하여, 성능비교 결과 본 논문에서 제안하는 CS-트리와 CI-트리가 검색 시간 측면에서 최대 30%의 검색 성능이 개선됨을 보인다.
자기 전파하는 웜들의 속도가 사람이 대응하는 속도 보다 매우 빠르기 때문에 zero-day 웜들을 봉쇄하기 위해서는 웜 시그니쳐의 빠른 검출과 자동생성이 필수적이다. 본 논문에서는 웜 공격에 대응 할 수 있는 시그니쳐 자동생성 방법을 제안하고, 제안한 방법의 프로토타입을 구현하여 DHT 기반 네트워크에 적용하여 웜 시그니쳐를 생성함으로써 제안한 방법의 유효성을 보이도록 한다.
응용 레벨 트래픽 분석은 네트워크의 효율적인 운영과 안정적인 서비스 제공을 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 다른 방법론에 비해 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 시그니쳐가 페이로드에 매칭 되는 범위와 패킷의 순서 그리고 방향성과 같은 Offset value을 자동으로 추출하고 활용하여 시그니쳐를 매칭 유형별로 분류한다. 유형별로 분류된 시그니쳐에 최적화된 탐색범위를 지정하여 탐색범위를 최적화함으로써 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법의 처리 속도를 향상 시키는 방법을 제안한다.
악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.
최근 급격한 인터넷의 발전으로 효율적인 네트워크관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 분석 방법의 한계점을 보완하기 위하여 행위기반 시그니쳐를 이용한 응용 트래픽 분석 방법을 제안한다. 행위기반 시그니쳐는 기존에 제안된 다양한 트래픽 특징을 조합하여 사용할 뿐만 아니라, 복수 개 플로우들의 첫 질의 패킷을 분석 단위로 사용한다. 제안한 행위기반 시그니쳐의 타당성을 검증하기 위해 국내외 응용 5종을 대상으로 정확도를 측정결과, 모든 응용에서 100% Precision을 나타내었다.
유투브나 트위치와 같은 개인 미디어 시대를 맞아, 개인의 미디어 컨텐츠 제작과 소비가 간편해졌다. 플랫폼 서비스를 통한 엄청난 양의 미디어 컨텐츠가 생성 소비되고 있다. 이와 관련하여 미디어 컨텐츠의 저작권에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 음원의 경우 거의 모든 미디어 컨텐츠 제작에 있어 없어서는 안 될 중요 요소이다. 본 논문에서는 뮤직 컨텐츠에 대한 저작권을 확인하기 위해 음원과 그의 시그니쳐를 블록체인과 분산저장시스템을 활용하여 저장할 수 있는 방안을 제안한다. 음원의 오디오 시그니쳐 추출 결과를 블록체인 트랜잭션 데이터로 포함할 수 있는지의 가능성을 파악한다. 실험을 통해 음원과 그의 시그니쳐를 분산저장시스템에 저장했을 때의 입출력 속도를 비교 확인한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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