효율적인 네트워크 관리를 위해서는 해당 네트워크의 트래픽 분석 정보가 필요하다. 트래픽을 분석함에 있어 네트워크의 전체 트래픽에 대한 분석도 중요하지만, 총 호스트의 수, 호스트별 트래픽 현황, 호스트의 사용 중인 서비스 파악 등 호스트를 기반으로 한 트래픽 분석의 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 호스트 트래픽 분석이 어떠한 정보를 제공해야 되는지 살펴보고, 해당 정보를 제공하는 Enterprise 네트워크 트래픽 분석 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템은 기존의 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반의 실시간 트래픽 모니터링 시스템[1]을 확장시킨 형태로 호스트 트래픽 분석에 필요한 DB구성과 분석 정보 표현, 그리고 트래픽 추이 그래프 생성에 따른 유의 사항과 해결책을 제시한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
네트워크를 사용하는 응용프로그램의 종류가 다양해지면서 네트워크 트래픽의 응용별 분류는 효율적인 네트워크 관리에 있어 그 중요성이 커지고 있지만, 오늘날 응용프로그램의 특징인 유동적인 포트번호 사용 및 패킷의 암호화 등은 트래픽의 응용별 분류를 더욱 어렵게 하고 있다. Well-known 포트기반의 응용별 분류방법의 단점을 극복하기 위하여 머신러닝 알고리즘과 Signature 기반 분석 방법들이 연구되고는 있지만 주장하는 높은 분석률에 비하여 실제 네트워크 트래픽에 적용하기에는 신뢰성이 부족하다. 본 논문에서는 일부 종단 호스트에 설치된 TMA(Traffic Measurement Agent)로 부터 수집한 응용프로그램의 트래픽 사용 정보를 기초로 하여 전체 네트워크 트래픽의 응용프로그램을 판별하는 응용 트래픽 분류 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 트래픽 플로우들의 상관관계를 이용하여 TMA 호스트 트래픽으로부터 TMA가 설치되지 않은 호스트에서 발생한 트래픽들의 응용을 판단하며, 분류 된 결과에 대하여 높은 신뢰성을 보장한다. 제안된 방법론은 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
본 고에서는 ATM 교환기에서 비실시간 트래픽를 수용하기 위한 버퍼 관리방법에 대하여 조사하고 분석하였다. ATM 교환기는 고속으로 교환하지만 트래픽이 많을 경우 혼잡이 발생할 수 있으므로 비실시 간 트래픽을 제어하여 사용자가 요구하는 다양한 서비스 품질(Quality of Service: QoS)을 제공해야 한다. TCP는 대표적인 비실시간 트래픽으로서 교환 및 전송중에 패킷 손실이 발생하는 경우 양 종단의 TCP에서 재전송 및 TCP 흐름 제어를 한다. 본 고에서는 ATM 교환기에서 제한된 버퍼를 효율적으로 활용하기 위하여 버퍼 부족현상이 예견되는 경우 패킷 폐기 정책에 따라 패킷을 폐기함으로써 TCP 계층에서의 처리량(goodput)을 증대시키는 방법을 검토하였다. 아울러 다중점대점 연결을 제공하는 가 상채널 병합(VC merging) 기능을 구현하기 위한 ATM 교환기의 버퍼 요구사항과 지연에 대하여 살펴 보았다.
무선 네트워크의 확대로 무선 트래픽에 대한 침입 탐지/차단 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 캠퍼스 망에서 무선망을 통하여 유선망을 공격하는 트래픽들을 탐지하고 분석된 결과를 통합적으로 관리하여 공격 트래픽을 효과적으로 차단하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무선 트래픽의 침입 탐지를 위해 기존의 W-Sensor 기능을 소프트웨어 형태로 개발하고 탐지된 공격 트래픽을 차단하는 통합 보안 관리 시스템 W-TMS를 개발하여 연동하게 하였다. 개발된 W-Sensor SW를 통해 무선 트래픽의 공격에 대해 효율적인 탐지 기능을 수행하고 변화되는 공격 유형에 대해 신속하게 대응할 수 있다. 또한 노트북 등에 SW를 설치함으로써 기존 AP 기반 시스템에 비해 이동성을 증가시킬 수 있다.
본 연구에서는 MPEG 트래픽과 같이 셀 흐름에 주기성을 갖는 비디오 트래픽 모형에 대한 쉐이핑 정책을 제시하고, 쉐이퍼에서의 셀손실율, 셀지연, 및 완만화 효과를 분석하였다. 분석 모형으로는 이산 상태 마코프 연쇄를 사용하였으며, 예제를 통해 시뮬레이션 결과와 비교하므로서 분석모형을 검증하였다. 분석 결과 셀지연 및 완만화 효과 사이에는 서비스율의 증가에 따라 trade off가 존재함이 나타났다. 본 연구는 ATM 트래픽관리에 있어서 다중화 장치에서의 성능분석과 병행하여 쉐이퍼의 설계에 있어서 정량화된 기초자료를 제공할 수 있을 것이라 여겨진다.
ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.
통신망의 규모가 커지고 구조가 복잡해짐에 따라, 통신망의 성능을 최적화하여 사용자들이 요구하는 서비스 품질을 보장해 주는 성능관리의 기능이 절실히 요구되고 있다. 현재 성능관리의 주요 기능이 되는 트래픽에 대한 분석을 위해서 넷플로우(NetFlow), RMON, 그리고 패킷을 캡처하는 방법이 쓰이고 있지만 통합적인 관점의 해결책은 되지 못한다. 본 논문에서는 다양한 전송기술(Multi-technology), 다양한 장치 제조사(Multi-vender) 장비들의 성능관리를 가능케 할 수 있도록 통합적인 통신망 성능관리 구조를 제시하고, 그에 따라 성능관리 시스템을 설계하고 구현하였다.
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.
침입 탐지를 위하여 수집되는 네트웍 트래픽은 보통 분석 처리 프로그램으로 입력되기 위해 수치적으로 표현된다. 이러한 데이터로부터 그 가운데 드러나는 경향을 한 눈에 발견하는 데에는 어려움이 있어, 이에 대해 프로토콜, 서비스 및 세션 등을 기준으로 분류하는 처리를 수행한 결과를 바탕으로 세세한 분석과정을 거치는 것이 일반적이다. 네트웍 트래픽 데이터를 도시하여 그 추이를 직관적으로 살필 수 있게 한다면 여러 기준에 따라 분류된 각 트래픽이 가지는 특징을 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 트래픽 추이와 특징 파악의 용이함은 트래픽에서 비정상적인 부분을 식별해내는 것을 쉽게 한다 이것은 시스템 관리자가 현재 해당 시스템에 설치되어 작동되고 있는 침입탐지 시스템이나 방화벽 시스템에 대해 독립적으로 편리하게 네트웍 트래픽의 특징을 살피고 이상을 발견할 수 있도록 하며, 경고되거나 차단되지 않은 이상에 대해 신속히 대응할 기회를 준다. 이에 본 연구에서는 네트웍 트래픽들의 특징을 설명할 수 있는 요소들을 조합하여 표현함으로써 네트웍 트래픽의 특징과 이상 파악에 편리한 데이터 도시 방법을 제안한다.
최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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