본 논문에서는 실제 네트워크에서 측정되고 있는 시간축상으로 매우 불안정한 상태의 트래픽 즉, ON/OFF 소스 모델로 가정하여 발생시킨 self-similar 트래픽을 이용하여 다단으로 이루어진 스위치 모델의 처리시간(processing time)에 따른 출력단에서self-similarity의 변화와 이용도(utilization) 등을 사용하여 네트워크의 성능을 분석한다.
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.
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.
LAN, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 본문에서는 실시간 운영중인 Ethernet 트래픽을 측정하여, 통계학적인 접근법들을 통해 이러한 self-similar 특성들에 대해 평가하였다. 그리고 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보였다.
무선망에서 기존의 회선 서비스뿐만 아니라 패킷 서비스 및 영상 서비스 등을 수용하는 데 있어서 고려되어야 할 것들 중 하나는 무선 자원의 활용이다. 특히 패킷 서비스의 경우 가변적인 패킷의 길이와 양으로 효율적인 무선 자원관리를 어렵게 하는 요소를 지니고 있다. 즉, 무선 자원을 효율적으로 운용하기 위해서는 동적인 무선 자원할당 메커니즘이 중요한 역할을 한다. UMTS 표준 문서에서는 계층 2 전송 프로토콜인 RLC (Radio Link Control) 버퍼의 양만을 측정하여 무선 자원 할당이 제어가 되도록 권고하고 있다. 하지만 트래픽 양의 변화가 큰 VBR 트래픽의 경우, 이와 같은 방법은 갑자기 증가하거나 감소하는 트래픽 양에 적응하기 힘들고 이는 무선 자원의 효율성을 저하시키며, QoS 제공도 어렵다. 본 논문에서는 먼저 트래픽 특성을 알 수 있는 토큰 버켓 모델을 RLC에 적용하고, 동적 무선 자원 할당을 위해 RLC 버퍼의 양뿐만 아니라 예상되는 유입 트래픽 양을 측정 및 보고하는 메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 네트워크의 생존성을 보장하고 신뢰성 높은 인터넷 서비스를 제공하기 위해 인터넷의 액세스점에 위치하는 예측기반 이상 트래픽 제어기(ATCoP, Abnormal Traffic Controller based on Prediction)를 제안한다. ATCoP는 네트워크로 유입되는 트래픽 중 이상 트래픽을 제어하는 방법으로서, 알려지지 않은 공격에 의해 트래픽이 과다하게 발생하는 경우에, 정상 트래픽에 우선권을 주기 위해 서비스 성공률을 측정하고 그 결과를 기준으로 정상 트래픽용 예약 채널의 수를 결정하여 정상 트래픽의 서비스 수준을 보장함으로써 서비스 생존성을 높히는 방법이다. 만일 예약 채널의 수가 증가하면, 이상트래픽에 할당되는 채널의 수가 감소하게 되어 이상트래픽의 서비스 생존율은 감소하게 된다. 분석결과, 제안 방식은 입력트래픽의 특정 범위에서는 정상트래픽의 블록킹율을 일정 수준으로 유지시켜주는 효과가 있음을 알 수 있었다.
네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽의 변화량을 감시하고 시계열 분석을 이용해 변화량의 추이를 모형화한다. 트래픽의 변화량을 모형화하게 되면 트래픽에 대한 예측이 가능하게 되므로 트래픽 예측을 이용하여 성능관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 트래픽을 이용한 성능관리 시스템에 대해 다룬다. 기존의 성능관리 시스템은 SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법으로 이는 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 즉각적이지 않았고 또한 모니터링을 수행하기 위해서는 통신 트래픽의 증가를 가져왔다. 대부분의 성능관리 시스템은 단순히 망에서의 트래픽이나 에러율 등을 관리자에게 보고하는 데 그치고 있어 능동적인 성능관리가 이루어지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 모형화하여 미래의 트래픽 양을 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 하는 성능관리 시스템에 대해 연구한다. 예측 알고리즘으로는 시계열 분석을 통해 시계열 자료의 예측을 가능하게 하는 알고리즘으로 설계한다. 이 성능관리시스템을 바탕으로 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예측하여 신속하게 대응을 할 수 있다.
가용대역폭(Available Bandwidth) 측정 기법을 이용한 기존 스트리밍 프로토콜들(Streaming Protocol)은 가용대역폭을 측정하는 것에 있어서 정확성이 떨어지는 문제와 측정 속도가 느리다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 가용대역폭 측정방법에 대한 연구가 가지고 있는 한계점을 극복하기 위해서 새로운 가용대역폭 측정 기법인 NABO(New Available Bandwidth measurement based on One-Way Delay)를 제안한다. NABO는 OWD(One-Way Delay)에 포함되어 있는 경쟁 트래픽이 없을 때의 전송 지연시간을 추출해 내고, 그 이후에 OWD에 반영하는 전송 지연시간을 제외한 경쟁트래픽에 의한 가변적인 지연을 측정함으로써 경쟁트래픽의 양을 측정한다. 이를 통해서 병목링크의 고정대역폭에서 경쟁트래픽의 대역폭을 제외한 가용대역폭을 정확하고 빠르게 산출한다. NABO의 성능을 검증하기 위한 실험 결과, 제안한 NABO가 다양한 네트워크 환경에서 스트리밍 서비스(Streaming Service)의 요구사항을 효율적으로 만족시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
스캐닝 웜은 자기 스스로 복제가 가능하며 네트워크를 통해서 짧은 시간 안에 아주 넓은 범위에 걸쳐 전파되므로 네트워크의 부하를 증가시켜 심각한 네트워크 혼잡현상을 일으킨다. 따라서 실시간으로 스캐닝 웜을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분의 연구가 패킷 헤더 정보를 이용하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이 방법은 네트워크의 모든 패킷을 검사해야 하므로 비효율적이며 탐지시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽량, 트래픽량의 미분값, 트래픽량의 평균 미분값, 트래픽량의 평균 미분값과 평균 트래픽량의 곱에 대한 variance를 통해 스캐닝 웜을 탐지하는 기법을 제안한다. 실제 네트워크에서 측정한 정상 트래픽과 시뮬레이터로 생성한 웜 트래픽에 대해 성능을 분석한 결과, 기존의 탐지기법으로는 탐지되지 않는 코드레드와 슬래머를 제안한 탐지기법으로 탐지할 수 있었다. 또한 탐지속도를 측정한 결과 웜 발생초기에 모두 탐지가 되었는데, 슬래머는 발생 후 4초만에 탐지되었으며, 코드레드와 위티는 발생한지 11초만에 탐지되었다.
오늘날의 인터넷은 일상생활에서 필수적인 요소가 되었으며, 인터넷의 이상 현상은 사회적 문제가 되고 있다. 이 때문에 인터넷 트래픽의 특성을 연구하기 위한 인터넷 측정 연구가 주목을 받고 있다. 특히 최근에는 트래픽 분산 그래프(TDG, Traffic Dispersion Graph)라는 새로운 트래픽 분석 기법이 제안되었다. TDG는 기존의 트래픽의 통계적 표현과 분석이 아닌, 그래프를 이용하여 네트워크 요소들의 상호작용을 표현하는 기법이다. 본 연구에서는 새로운 이상 탐지 기법의 패러다임과 TDG를 활용한 이상 탐지 기법을 제시한다. 기존의 이상 탐지 패러다임은 "비정상 패킷이나 플로우(Abnormal Packets or Flows)를 탐지하여 제거하자"는 것이지만, 본 연구에서는 "이상 트래픽의 근원이 되는 이상 호스트(Anomalous Hosts)를 탐지하여 이상 현상에 대응할 것"을 제안한다. 이를 위해서 TDG 클러스터링 기법(TDG Clustering Technique)을 고안하였다. 제안한 기법에 대한 실험에서 짧은 시간 안에 웜 바이러스(Worm Virus)에 감염된 호스트들을 찾아낼 수 있었고, 그 호스트들이 발생하는 이상 트래픽을 제거하여 정상적인 트래픽을 얻을 수 있었다. TDG 클러스터링 기법은 연산 속도가 빠르므로 실시간 이상 탐지에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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