최근에 Green IT 에 대한 관심이 증가함에 따라 네트워크 장치에서 발생하는 에너지의 소비를 줄이기 위한 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 수면모드 (sleeping mode)를 이용하는 OBS 네트워크에서 트래픽 패턴 및 버스트 어셈블 알고리즘이 에너지 절감율과 지연시간에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 OPNET Modeler 를 사용하여 지수 분포와 파레토 분포를 가지는 트래픽 생성 모델과 시간 및 길이 기반의 버스트 어셈블 알고리즘을 수행하는 라우터 모델을 구현하고 시뮬레이션을 수행한다. 구현된 시뮬레이터를 통하여 트래픽 패턴 및 버스트 어셈블 방식에 따른 슬리핑 시간, 상태 천이 횟수, 패킷 지연시간 및 에너지 절감율을 측정하고 분석한다.
기존의 큐잉 분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측을 할 때 상당히 유용하지만, 대부분의 실제 경우에서 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 특히, 최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다는 차라리 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 데이터 트래픽 특성에 대해 더 나은 이해를 제공하고자 한다.
트래픽 패턴-맵(Pattern-Map)은 전체/세부 도메인별 보안 상황을 근원지/목적지 IP 주소 범위로 이루어진 그리드 상에 표현하여 관리자에게 네트워크 보안상황을 실시간으로 인지시키는 도구이다. 각각의 그리드는 근원지-목적지간의 연결을 의미하며, 최다 점유를 차지하는 트래픽의 포트를 식별력을 갖는 색으로 표현한다. 이상 트래픽 현상의 검출은 가로 및 세로 열에 나타난 동일 색의 막대그래프(포트)의 개수와 그것의 합에 따라 결정되며, 그 결과로 선택된 세로 열과 가로 열을 활성화시켜 관리자에게 그 현상을 인지시킨다. 일반적으로 인터넷 웜이 발생할 경우에는 특정 근원지 열이 활성화되고, DDoS와 같은 현상은 목적지 열이 활성화되는 특징이 있다
다양한 QoS를 갖는 트래픽을 위해, ATM 스위치의 출력버퍼에 저장되는 셀의 큐 구조를 제안하였다. 제안한 큐 구조는 기존의 고정길이 큐 구조의 문제점인 버스트 트래픽으로 인한 큐 넘침의 문제점을 개선하기 위해 실시간 트래픽과 비실시간 트래픽을 묶어 큐를 공유하여 큐 이용률을 최대화시키는 구조를 기반으로 하고 있다. 즉, CBR 트래픽과 VBR-nrt를 묶고, VBR-rt와 ABR 트래픽을 묶어 버스트 트래픽 유입으로 인한 셀 손실률을 최소화시킬 수 있는 특성을 제공한다. 제안 큐 구조의 성능을 평가하기 위해 버스트 특성이 강한 트래픽 패턴을 이용하여 기존의 큐 구조와 셀 손실률 및 평균 지연률을 비교하였다.
본 논문에서는 트래픽 상태를 기반으로 네트워크 패킷의 상호관계에 따라 트래픽을 제어하는 방화벽 모델을 제시한다. 기존의 방화벽은 단순한 필터링 메커니즘과 보안 정책으로 복잡하고 다양해진 네트워크 트래픽 패턴에 효과적으로 대응할 수 없었다. 그러나, 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 정보를 정적인 상태 정보와 동적인 상태 정보로 구분하여 수집하고 이러한 정보를 보안 정책에 의하여 생성된 상태 그래프의 의사 결정에 반영함으로서 트래픽의 미세한 변화에도 효과적이고 다양한 대응을 할 수 있도록 하였다. 그리고, 트래픽 분석기, 네트워크 에이전트, 관리자 인터페이스로 구분함으로서 관리자 인터페이스의 형태와 위치의 독립성을 높임으로서 보다 효과적인 사용환경을 제공하도록 하였다.
본 논문은 완전 광전달망에 적합한 네트워크 구조를 얻기 위해 몇 가지 구조들의 파장 수와 LT 수를 비교한다. 이 구조들은 PPWDM, SHWDM, DHWDM, 완정 광 WDM이며, 사용되는 토폴로지는 라우팅 패턴이 일정하고 트래픽 패턴이 균일한 정적 링 네트워크이다. 또한, 본 논문은 완전 메쉬 형태의 트래픽 패턴을 갖는 완전 광 WDM 링 구조에서 파장 할당 알고리즘을 제안한다. 파장 할당 알고리즘은 상위 계층과 관계없이 광 계층에서 직접 설정되는 트래픽을 최단의 경로를 따라 할당하는 학습적 알고리즘에 기초한다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터를 시각화하고, 시각화된 데이터에 다중 클래스 SVM을 적용함으로써 트래픽의 공격을 자동으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 먼저 송신자와 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화한 후, 시각화된 영상으로부터 트래픽의 공격을 의미하는 라인과 명암값이 높은 패턴을 추출한다. 그리고 송신자와 수신자 포트의 분산도 값을 구하고, ISODATA 군집화 알고리즘을 이용하여 군집의 개수와 엔트로피 특징 값을 추출한다. 그런 다음, 위에서 추출한 여러 특징 값들을 다중클래스 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 네트워크 트래픽의 공격이 정상 트래픽, DDoS, DoS, 인터넷 웜, 그리고 포트 스캔인지의 여부를 효과적으로 탐지 및 분류한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 다중 클래스 SVM을 활용한 방법이 네트워크 트래픽의 공격을 보다 효과적으로 탐지하고 분류한다는 것을 보여준다.
ATM은 다양한 종류의 실시간 및 비실시간 트래픽을 지원할 수 있도록 기존의 회선 교환망과 패킷 교환망의 장점을 수용하여 셀이라는 일정한 크기의 패킷을 비동기식 시분할 방식으로 전송하는 방식이다. 이와 같은 ATM은 STM가 달리 대역폭의 효율적인 할당이 가능하므로 기존의 망에서 다루고 있는 데이터 통신 서비스 외에도 고화질의 화상이나 동영상, 멀티미디어 트래픽 제어는 실시간 접속에 대한 서비스 품질(QoS)의 보장이 요구되므로 본 논문은 망내에서 트래픽 왜곡과 CBR/VBR 접속에 대한 트래픽의 일반적 패턴과 셀 큐잉 지연 범위를 획득하여 최악의 규잉 분석을 모델링할 수 있는 비트 스트림 트래픽 모델에 기반을 둔 트래픽 제어 기법이 비트 스트림 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정적 우선순위스케줄링과 FIFO 큐잉 스위치를 갖는 ATM 망에서 엄격한 실시간 통신 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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