본 논문에서는 블랙홀 공격이 발생되는 MANET에서 패킷취합전송의 종단간 성능을 여러 종류의 VoIP 트래픽을 대상으로 측정하고 분석하여 보았다. NS-2를 기반으로 구성한 VoIP 시뮬레이터를 이용하여 MOS, 호 연결율, 네트워크지연 및 패킷손실율 종단간 전송성능으로 측정하였다. 측정 결과의 분석을 통하여 블랙홀 공격이 있는 MANET에서 패킷취합전송의 특성을 여러 VoIP 트래픽 별로 제시하였다. 블랙홀 공격이 있는 MANET 환경에서 VoIP 서비스 구현에 요구되는 패킷취합전송의 특성을 본 논문의 결과로 제시하였다.
MANET에서 DDoS 공격은 네트워크 기능을 수행해야하는 노드를 무력화시켜 네트워크 전체를 마비시키거나 노드의 위치에 따라 네트워크를 분리시키는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 짧은 길이의 데이터를 일정길이의 데이터로 모아서 전송하는 패킷취합전송은 MANET 환경에서 전송성능이 개선되는 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 MANET 환경에서 DDoS 공격이 패킷취합전송의 전송성능에 미치는 영향을 종단간 관점에서 측정하고 분석한다. 종단간 성능측정에는 NS-2를 기반으로 구축한 MANET 시뮬레이터를 이용하였으며, MOS, 연결율, 지연 및 패킷손실율을 측정 대상 성능 파라미터로 사용하였다. 음성서비스인 VoIP 트래픽을 측정대상 트래픽으로 사용했다. 본 논문의 결과로서 DDoS 공격이 있는 MANET에서 패킷취합수가 4이상일 때 전송품질 유지에 유리함을 확인하였다.
본 논문에서는 짧은 길이의 패킷을 일정길이를 갖는 하나의 패킷에 취합하여 전송하는 기법인 패킷취합을 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 전송되는 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽에 적용하여 전송성능을 개선하고 그 결과를 측정 분석하였다. 전송성능측정에는 NS(Network Simulator)-2를 기반으로 구현한 VoIP 시뮬레이터를 사용하였다. 시뮬레이션에서 VoIP 트래픽은 G.711, G.729A, GSM.AMR 및 iLBC를 사용하여 생성하였으며, 이 트래픽을 전송하여 MOS(Mean Opinion Score), 종단간 네트워크 지연, 패킷손실율 및 전송대역을 측정하였다. 결과로서 MOS는 약 98%, 종단간 네트워크 지연의 경우 6.4배, 패킷손실율의 경우 32배의 개선을 보였다. 반면에 전송대역은 최대 약 10% 증가하였다. 끝으로 본 논문은 측정된 결과를 토대로 MANET에서 패킷취합을 사용한 VoIP 구현기준을 제시하였다.
블랙홀 공격은 라우팅 정보를 무단으로 변경하여 전송성능에 치명적인 영향을 초래할 수 있다. 블랙홀 공격에 대응하는 수단으로서 IDS(Intrusion Detection System) 또는 IPS(Intrusion Prevention System) 등을 사용할 경우 일정 정도의 전송성능을 개선할 수 있다. 본문에서는 블랙홀 공격이 발생되는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 IDS가 종단간 성능에 미치는 영향을 패킷취합전송 관점에서 분석한다. 성능분석은 NS-2를 기반으로 구축한 MANET 시뮬레이터를 사용하였으며, 음성 서비스인 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽을 대상으로 음성서비스 표준 성능 파라미터인 MOS(Mean Opinion Score), 연결율, 지연 및 패킷손실율을 분석하였고, 본 논문에서 제시한 성능팩터를 활용한 분석을 제시하였다. 성능분석 결과의 하나로 패킷취합전송을 사용하는 MANET에서 블랙홀 공격에 대비한 IDS 조건을 제시하였다.
본 논문에서는 고속 네트워킹 환경을 위한 패킷 필터링 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 리눅스 운영체제에서 동작하는 패킷 필터링 구조의 단점을 개선하기 위하여, 패킷 필터링 규칙 저장 시 특정 커널 메모리 영역을 할당하여 패킷 검사와 관련된 모든 규칙을 취합하여 저장하고, 패킷 검사 시에 할당된 메모리 영역에서 규칙을 한꺼번에 접근하여 검사하는 방법이다. 또한 규칙의 크기를 고정화하여 규칙 검색 시 규칙 저장 위치를 간단하게 계산할 수 있도록 하였다. 이로 인해 기존의 테이블 구조에서 지니고 있던 다단계 테이블 검색으로 인한 메모리 참조 시간을 줄이고, 가변 규칙으로 인한 계산의 번거로움을 해소할 수 있다. 이를 통하여 고속 네트워크 노드 환경에서의 패킷 필터링 기능을 효율적으로 지원할 수 있다.
네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.
기존의 클러스터 시스템을 확장한 다중 분산 웹 클러스터 모델은 개방 네트워크상에 존재하는 다수의 시스템 노드들을 단일한 가상 네트워크로 구축하여 사용자로부터 요구되어지는 대규모 작업을 병렬 컴퓨팅 방식으로 처리하는 클러스터 시스템이다 구성된 특성상 다중 분산 웹 클러스터 모델은 불법적인 3자에 의해 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 각 시스템 노드간의 협조작업 시 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 시스템 노드의 서비스 코드 블록의 등록, 요구, 협조 및 결과취합 시 해당 시스템노드의 인증을 위하여 키 분배방식을 통한 시스템 노드 상호 인증 프로토콜을 제시하며, 전체 시스템 노드의 대칭키를 안전하고 효율적으로 관리하며 분배하는 SNKDC를 설계한다. SNKDC는 시스템 노드가 작업수행 시 필요한 대칭키를 분배하며, 제공된 키를 기반으로 시스템 노드는 암호화된 패킷을 전송한다. 시스템 노드간의 주고받는 암호화 패킷은 3자에 의해 해독되거나 거짓 메시지를 통한 정보의 유출을 방지할 수 있다.
통신 망의 진화에 따라 대용량 데이터 기반의 안정적인 고속 데이터 연결이 필요한 서비스들이 증가하고 있다. 사용자의 단말로부터 취합된 패킷 데이터의 용량이 증가하면서 코어 네트워크로 전달하는 중간 링크인 백홀 네트워크의 지연에 대한 품질진단의 중요성이 대두되었다. 본 논문에서는 응용서비스 품질에 영향을 미치는 RTT(Round Trip Time) 지연과 성능저하의 원인이 될 수 있는 회선 대역폭(Bandwidth) 및 스위치 내 속도 불일치, 구간별 버퍼(Buffer) 사이즈, 라우팅 정책 등 여러 인자의 진단을 통하여 백홀 네트워크에서 문제를 해결할 수 있는 기법에 관해 실제 사례를 통해 연구를 진행하였다.
무선 네트워크의 MANET(Mobile Ad Hoc Networks)에서 이동노드의 이동성을 보장하기 위해 제안된 Mobile IP를 통합하려는 시도에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 애드 혹 네트워크와 유선망의 통합망에서 노드들의 이동성 서비스를 지원하기 위한 방안을 제시한다. 통합망에서 Mobile IP 에이전트가 주기적으로 에이전트 광고메시지를 전달하여 자신의 애드 혹 네트워크 영역내부에 있는 이동노드들의 정보를 유지하기 위한 MAAM(Mobility Agent Advertisement Mechanism)과 에이전트 광고메시지에 대한 등록메시지를 중간노드가 취합(aggregation)하여 에이전트에게 전달하는 AMAAM (Aggregation based Mobility Agent Advertisement Mechanism) 메커니즘을 제안한다. 제안된 기법은 MIPMANET에서 에이전트 광고를 위한 메커니즘에 적용할 수 있다. 성능 평가는 ns2 시뮬레이션을 통해 패킷 전달 비율과 데이타 처리량 그리고 이동노드들의 에너지 소모량에 대해서 그 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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