네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.
웹 서비스 이외의 응용 서비스들이 웹 서비스 TCP/80 포트(Port)의 사용이 크게 증가하면서 이에 대한 보안이 시급한 실정이다. 이 포트를 통해 오가는 트래픽에 대해서는 기존의 트래픽 분석 방법으로는 서비스를 구별하기가 어려웠다. 기존의 프로토콜 및 포트 분석 기반 모니터링 기법으로는 페이로드(Payload)까지 구별 해 내기가 어려워 웹 포트를 사용하는 유해 트래픽에 대한 분석이 취약하다. 이에 본 논문에서는 웹 트래픽 분석을 위하여, 실시간으로 트래픽(Traffic)을 캡처(Capture)하여 웹 트래픽으로 분류하게 된다. 분류된 웹 트래픽을 각 응용 서비스별 세부 분류하여 가중치를 적용 후 유해 트래픽을 탐지 할 수 있도록 방법을 제안하고 구현한다. 기존 탐지에서는 분류하기 어려웠던 웹 트래픽을 정상 트래픽과 유해 트래픽으로 분류하고 탐지 성능을 향상시키는데 본 논문의 목적이 있다.
인터넷 사용자의 증가와 항께 인터넷 트래픽 역시 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 네트워크 보안, 트래픽의 특성 분석, 사용자별/응용별 과금, 및 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위해서는 네트원크 모니터링 도구가 필수적이다. 그러나, 기존 연구에 많이 사용되고 있는 Cisco NetFlow v5는 포트번호를 기반으로 응용 트래픽을 분류하여 분석할 수 있지만, IPv6과 MPLS 등의 다양한 프로토콜에 대한 트래픽을 분석할 수는 없다. 따라서, IETF에서는 IPFIX표준을 제정하여 확장성 있고 SCTP/TCP 전송 프로토콜을 이용하여 신뢰성있는 플로우 측정 프레임워크를 제시하였다. 본 논문은 Cisco NetFlow v5와 NetFlow v9(IPFIX의 기본 프로토콜)를 모두 지원하여 IPv4/IPv6 트래픽을 실시간으로 분석할 수 있는 플로우 기반 트래픽 모니터링 도구를 구현하였고, 실험을 통하여 IPv6 트래픽을 신뢰성있게 분석할 수 있다는 것을 보였다.
자기 유사적인 트래픽 성질이 차세대 고속 통신망의 성능에 미치는 영향을 예측 분석하기 위해서는 자기유사 트래픽을 정확하고 효율적으로 모델링하기 위한 연구 및 분석 결과는 인터넷 망이나 새롭게 구현될 시스템에서 반드시 고려하여야 할 사항이라고 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 인터넷 데이터 트래픽이 갖는 통계적 특성인 자기유사 트래픽을 발생할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제시하고 각 방식의 성능을 분석한 후 이를 기초로 데이터 트래픽이 입력되는 모듈들을 실험할 수 있는 트래픽 발생 방식을 제안하고 마지막으로 결론을 맺는다.
네트워크 트래픽에서 비정상(anomaly)을 탐지하는 것은 아주 중요하지만 아직 완전히 해결되지 않은 문제이다. 비정상 유형을 관찰하기 위하여 일반적으로 트래픽 플로(traffic flow)를 감시한다. 트래픽 플로는 여러 가지 네트워크 트래픽의 형태를 제시한다. 이런 트래픽 플로의 집합에 대한 분석은 매우 복잡한 문제이고, 또한 트래픽 플로 수집을 위해서는 많은 자원이 소요된다. 본 논문에서는 비정상 트래픽 유형을 공격 형태 및 트래픽 플로 두 가지의 다른 측면에서 제시하고 그 특성을 기술한다. 그리고 앞으로 나타날 새로운 웜 공격 유형에 대하여도 제시한다.
인터넷을 기반으로 하는 다양한 서비스 및 응용의 등장과 무선 디바이스의 보급은 인터넷 트래픽을 급격하게 증가시켰다. 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 한정적인 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위해 인터넷 트래픽 분석의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 트래픽 분석 방법론에 비해 분석 결과를 체계적으로 관리하는 분류 체계에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다각적이고 계층적인 트래픽 분석을 위한 분류 체계를 제안한다. 제안하는 분류 체계는 서비스, 응용, 프로토콜, 기준의 4가지 분류 기준을 사용하여 다각적으로 분석이 가능하며, 분류 기준 별로 계층화된 속성을 가지고 있어 결과의 통합화 및 세분화가 가능하다. 논문에서는 제안한 분류 기준을 실제 학내 망에 적용하여 분석함으로 분류 체계의 장점과 활용성을 보인다.
최근들어 네트워크 트래픽 폭주 공격에 의한 피해 사례가 속출하고 있다. 지난해 7월, 전세계적으로 많은 피해를 일으켰던 코드레드(CodeRed)공격뿐만 아니라 지난 1월 전국의 인터넷망을 마비시켰던 1.25대란 역시 트래픽 폭주 공격으로 국가적인 차원에서 많은 손실을 일으켰던 대표적인 사례이다. 흔히 인터넷 대란이라고 일컬어지는 트래픽 폭주 공격 및 웹해킹은 갈수록 경제적인 손실 및 피해규모가 커지고 기법도 다양해지도 있어, 트래픽 유형 분석 및 대응에 관한 연구가 필요하다. 본 고는 이러한 트래픽 폭주 공격의 개념을 정의하고 유형별로 분석하고자 한다. 또한 소규모 망에서 기존의 네트워크 장비 및 서버를 이용하여 이 공격들을 대응할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
서브네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽을 감시하고, 트래픽 정보를 바탕으로 시계열 분석을 이용해 트래픽의 변화추이를 예측할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법은 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 실시간 감시에는 적합하지 않은 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 서브네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 시계열 분석 방법을 이용하여 미래의 트래픽 양을 예측하는 알고리즘을 시스템으로 구현한다. 예측 알고리즘으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델중에 평균 제곱 오차를 최소로 가지는 알고리즘을 선택하여 예측하도록 설계한다. 개발되는 시스템을 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예상할 수 있게 하여 신속하고 예방적인 대응을 할 수 있다.
효율적인 네트워크 관리를 위한 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 헤더 기반 분석 방법론은 기존 분석 방법론의 한계점들분석 오버헤드, 페이로드 암호화 등)을 극복하기 위해 응용 트래픽의 헤더 정보를 시그니쳐로 추출{IP address, port number, transport layer protocol TCP/UDP)}하여 트래픽을 분석한다. 헤더 기반 트래픽 분석 방법론은 헤더 정보를 사용하기 때문에 많은 양의 시그니쳐가 추출된다. 따라서 최적의 시그니쳐를 유지할 수 있는 관리 방법이 필요하다. 본 논문에서는 시그니쳐로 분석된 트래픽의 특성과 시그니쳐의 분석이력을 이용하여 최적의 시그니쳐를 관리하는 방법론을 제안한다. 또한, 실험과 검증을 통하여 헤더 시그니쳐 관리 방법의 타당성을 증명한다.
초고속 인터넷의 보급이 대중화되고 콘솔 게임기와 모바일이 네트워크 게임을 지원하면서 온라인 게임 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 온라인 게임으로 인한 인터넷 트래픽이 꾸준히 증가하고 있다. 게임 네트워크의 설계나 시뮬레이션을 위해서는 온라인 게임 트래픽의 분석이 선행되어야 하기 때문에, 온라인 게임의 트래픽에 관련된 연구가 국내 외에서 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 트래픽 측정과 분석을 위하여 게임 전용 트래픽 측정 및 분석 툴인 GameNet Analyzer를 제작하여 사용하였다. 서로 다른 장르의 게임인 Quake 3, Starcraft, WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 측정하여 플레이어의 수와 게임 플레이 방식에 따른 패킷 크기, 패킷 IAT(inter-arrival time), 데이터 전송률과 패킷 전송률을 분석하고, 측정된 데이터를 이용하여 트래픽을 모델링한다. 이러한 게임 트래픽의 분석이나 트래픽 모델은 효율적인 네트워크 시뮬레이션, 게임 네트워크의 성능 평가, 온라인 게임의 설계 등에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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