• 제목/요약/키워드: 트래픽 패턴

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개선된 휴리스틱 규칙 및 의사 결정 트리 분석을 이용한 P2P 트래픽 분류 기법 (P2P Traffic Classification using Advanced Heuristic Rules and Analysis of Decision Tree Algorithms)

  • 예우지엔;조경산
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.45-54
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    • 2014
  • 본 논문에서는 기존 기법들의 제한점을 개선하기 위해 휴리스틱 규칙 및 기계학습 분석 결과를 이용한 두 단계의 P2P 트래픽 분류 기법을 제안한다. 첫 번째 단계는 패킷 레벨의 시그니처 기반 분류기이고, 두 번째 단계는 플로우 레벨에서 수행되는 패턴 휴리스틱 규칙 및 통계 기반 분류기이다. 제안된 패턴 휴리스틱 규칙은 분류의 정확도를 높이고 통계 기반 분류기가 처리할 트래픽의 양을 줄일 수 있다. 다양한 의사 결정 트리 알고리즘의 분석을 기반으로 통계 기반 분류기는 가장 효율적인 REPTree로 구현하고, 앙상블 알고리즘을 통해 통계 기반 분류기의 성능을 개선한다. 실제 환경의 데이터 집합을 이용한 검증 분석을 통해, 본 제안 기법이 기존 기법에 비해 높은 정확도와 낮은 과부하를 제공함을 제시한다.

시그니쳐 계층 구조에 기반한 HTTP 트래픽 분석 시스템의 처리 속도 향상 (Processing Speed Improvement of HTTP Traffic Classification Based on Hierarchical Structure of Signature)

  • 최지혁;박준상;김명섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39B권4호
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    • pp.191-199
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    • 2014
  • 최근 웹 기반의 다양한 응용과 서비스의 제공으로 인해 HTTP 트래픽의 양이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 안정적인 네트워크 관리를 위해서 HTTP 트래픽에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. HTTP 트래픽을 다양한 관점에서 분석하기 위해서는 다양한 시그니쳐 기반 분석 방법 중에 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 효과적이다. 하지만 트래픽 분류 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 방법은 고속 링크의 대용량 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 시그니쳐의 계층 구조에 기반하여 HTTP 트래픽을 다양하게 분류할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한 계층 구조의 특징을 반영하여 패턴 매칭의 처리 속도 향상을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 학내망의 실제 트래픽에 적용하여 평가한 결과, Aho-Corasick 알고리즘 보다 더 빠른 처리속도를 보일 수 있었다.

단계적 비정상 트래픽 대응 기법 설계 및 이론적 분석 (Design and Theoretical Analysis of a Stepwise Intrusion Prevention Scheme)

  • 고광선;강용혁;엄영익
    • 정보보호학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.55-63
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    • 2006
  • Nimda, Code Red, 그리고 SQL Slammer 등과 같은 웜에 의한 피해 사례가 증가하면서 이를 방어하기 위한 대응 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웜에 의해 발생한 비정상 트래픽을 효과적으로 차단할 수 있는 네트워크 대역폭 조절 방식의 단계적 대응 시스템 설계 내용을 보이고, 기존 패턴 기반 비정상행위탐지 방식의 이원적(True/False) 대응 기법과 이론적으로 비교하고자 한다. 일정 시간동안 특정 네트워크를 통과하는 정상 트래픽 비율과 오탐지 트래픽 비율을 비교 기준으로 하여 두 기법을 이론적으로 비교한 결과, 임의의 시간 동안 전체 네트워크 트래픽에서 비정상 트래픽이 차지하는 비율을 $\beta$라고 할 경우, 이원적 대응 기법에 비하여 단계적 대응 기법의 평균 정상트래픽 비율은 (1+$\beta$)/2만큼 증가하고, 평균 오탐지 트래픽 비율은 (1+$\beta$)/2만큼 감소함을 알 수 있었다.

데이터 트래픽 Self-Similar 특성에 관한 연구 (Self-Similarity Characteristic in Data traffic)

  • 장우현;오행석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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    • pp.272-277
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    • 2000
  • 본 논문에서는 Self-similar 확률과 정의 및 트래픽외 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대한 동향과 실제의 데이터 트래픽 특성에 대한 분석연구를 통하여 Self-similar 패턴에 대한 연구 결과를 제시하고자 한다.

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무선네트워크에서의 효율적 트래픽 분류 기법 연구 (Efficient Traffic Classifier in Wireless Network)

  • 이성진;송종우;안수한;원유집;장재성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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    • pp.485-490
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    • 2008
  • 무선 인터넷의 구조적 특성상 한 셀에서 대역폭을 공유하고 그 안에서 각기 다른 QoS를 요구하는 서비스들이 한정된 자원을 사용한다. 트래픽의 변화와 패턴을 예측하기 위한 분석은 실제 서비스를 제공하기 전인 기획단계에서 매우 중요한 도구로 사용이 된다. 무선망의 트래픽을 예측하기 위해서는 유선망의 분석과는 다른 방법이 필요하기 때문에 정확한 분류를 위해서 본 연구에서는 세션의 단위로 분석할 것을 제안한다. 또한 Classification and Regression Tree(CART) 와 Support Vector Machine(SVM) 의 두 개의 판별 분류 기법을 서로 비교하고 그 성능을 평가한다. 두 개의 판별 기법의 오차는 CART의 경우 0.0094 그리고 SVM의 경우 0.0089로 둘 다 우수한 성능을 보였지만 쉬운 결과 해석이 가능한 CART가 사용하기 용이함을 보인다.

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Self-Similar특성을 이용한 데이터 트래픽 특성에 관한 연구 (Self-Similarity Characteristic in Data traffic)

  • 이동철;김기문;김동일
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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    • pp.173-178
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    • 2001
  • 본 논문에서는 Self-similar 특성을 이용하여 트래픽의 특성을 분석하고, 최근 논문들에서 보고된 사례에 대한 동향과 실제 데이터 트래픽 특성에 대한 분석연구에 대하여 Self-similar 패턴의 분석 결과를 제시한다.

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Flow 특성을 이용한 인터넷 트래픽 분석 (Internet Traffic Measurement and Analysis by Flow characterization)

  • 옥도민;김재훈;이영석;최양희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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    • pp.563-565
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    • 1999
  • 인터넷 서비스의 급속한 확산과 기술 발전으로 인하여 대량의 정보를 고속으로 전송하기 위해 고속의 링크 기술을 이용하고, ATM 인터넷 기간망을 수용하고 다양한 서비스 품질을 제공하는 등 다양한 차세대 인터넷 기술의 등장과 함께 네트워크 구조에 많은 변화가 이루어지고 있다. 또한, 다양한 인터넷 응용의 등장과 함께 인터넷 이용자의 네트워크 트래픽이 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 인터넷의 다양한 트래픽을 특성지울 수 있는 플로우 개념을 이용하여 이용자 네트워크 사용 패턴 및 망 관리 방안등을 제시할 수 있다. 이러한 데이터를 분석하여 인터넷의 성능 및 특성을 평가하는 것은 단기적, 중기적, 장기적인 네트워크 설계관점에서 매우 중요한 기초연구이다.

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Self-Similar특성을 이용한 데이터 트래픽 특성에 관한 연구 (Self-Similarity Characteristic in Data traffic)

  • 이동철;김기문;김동일
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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    • pp.454-459
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    • 2001
  • 본 논문에서는 Self-similar 특성을 이용하여 트래픽의 특성을 분석하고, 최근 논문들에서 보고된 사례에 대한 동향과 실제 데이터 트래픽 특성에 대한 분석연구에 대하여 Self-similar 패턴의 분석 결과를 제시한다.

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검증 IP table를 사용한 통계 기반 DDoS 대응 시스템 (A Statistics based respond system against DDoS using the identified IP table)

  • 박필용;홍충선
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.142-144
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    • 2005
  • Distributed Denial of Service는 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 특정한 패턴을 가지고 있지 않기 때문에 탐지가 어려울 뿐 아니라, TNF2K와 같은 간단한 tool로 공격이 가능하여 그 심각성은 실로 크다. 이러한 DDoS를 탐지하기 위한 메카니즘이나 알고리즘은 많이 개발되었다. 하지만 DDoS의 근원지를 판별하고 대응하는 것이 아닌, 단지 방어 지정에서 전체 threshold를 낮추거나 leaky bucket처럼 수용 능력 이상의 패킷을 폐기하는 방법으로 네트워크나 개인 호스트를 보호한다. 무분별하게 전체 트래픽을 줄이는 것은 네트워크의 resource를 고갈 시키지는 않지만, 정상적인 clients가 공격당하고 있는 호스트에 연결을 할 수가 없다. 이를 위해 여러 단계의 테스트를 통해 합법적인 검증 IP table을 만들고, 검증 IP table에 있는 source IP를 제외한 나머지 트래픽을 차단한다면, DDoS 공격에 대해서 대응을 하면서 정상적인 Clients의 연결을 보호 할 수 있다.

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SDN 환경에서 LSTM 기반의 네트워크 슬라이싱 모델 설계 (Design of LSTM-based network slicing model in SDN Environment)

  • 김수진;황윤영;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.93-94
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    • 2021
  • 다양한 서비스로부터 발생된 엄청난 양의 데이터는 대량의 네트워크 트래픽을 발생시켜 네트워크 환경의 복잡성을 증대시킨다. 이로 인하여 초고속, 저지연 서비스를 제공하기 위한 방법으로 네트워크 가상화 기술을 도입하였고 그중에서도 SDN 기반의 네트워크 슬라이싱 기법은 네트워크를 논리적으로 분리할 수 있으나 다양한 트래픽을 발생시키는 사용자의 요청에 동적인 대응이 어렵다. 본 논문에서는 LSTM에 사용자 요청의 트래픽 패턴을 학습시켜 네트워크 슬라이스가 자동으로 구성되는 모델을 제안한다.