스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.
ATM망에서 트래픽 제어는 서비스 질을 향상시키기 위한 방법으로 폭주가 일어난 후에 처리하는 반응 제어와 폭주가 발생하기 전에 처리하는 예방 제어의 2가지 방법이 있다. 특히 예방 제어의 방법은 연결 수락 제어, 사용 매개변수 제어, 망 매개변수 제어, 우선 순위 제어가 있다. 본 논문에서는 리키 버켓 기법에 점핑 윈도우 기법을 복합한 이중구조로 설계된 효율적인 사용 매개변수 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 리키 버켓를 사용하여 최대비트율을 제어하고, 점핑 윈도우를 사용하여 평균비트율의 위반여부를 판단하여 트래픽 제어를 한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 On/Off 트래픽 소스 모델을 가정하고 시뮬레이션 한 결과 기존 리키 버켓 기법보다 셀 손실률의 저하를 보였고, 버켓 크기도 감소시킬 수 있었다.
수 기가비트 급의 네트워크 성능 저하 없이 모든 패킷의 페이로드를 검사하여 유해 패킷을 검출해 내기 위해서 일반 메모리보다 빠른 검색을 지원하는 TCAM을 이용한 고성능 패턴 매치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 고성능 패턴 매치 알고리즘은 페이로드내에서 m바이트의 문자열당 한 번의 TCAM 룩업을 수행하는 m-바이트 점핑 윈도우 기법을 이용하여 패킷의 페이로드당 TCAM 룩업 횟수를 줄여 페이로드 스캐닝 속도를 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 방법과 TCAM 기반 슬라이딩 윈도우 패턴 매치 방법을 이용하여 페이로드 스캐닝 성능을 비교해 보고, 제안한 방법의 우수성을 시뮬레이션을 통해 보인다. 또한 m-바이트 점핑 윈도우 패턴 매치 알고리즘이 약 2천개의 패턴을 가지는 Snort 규칙을 이용한 시뮬레이션을 통해 9Mbit TCAM에서 10Gbps 이상의 페이로드 스캐닝 성능을 낼 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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