• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.896-899
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• 2012

현재 스마트폰 사용자가 급증하면서 통계적으로 국민 1인당 1대의 스마트폰 혹은 태블릿PC를 사용하고 있는 것으로 집계되고 있다. 스마트폰 이용자가 증가함에 따라 보안에 대한 위협도 증가하고 있다. 실제 좀비 스마트폰에 대한 좀비 악성코드에 감염된 사례도 있으며 본 논문에서는 PC를 이용한 기존의 DDoS(Distributed Denial of Service)공격과 스마트폰을 이용한 DDoS공격 기법의 공격을 살펴보고, 스마트폰의 패킷을 캡쳐하여 Wi-fi 데이터망에서 앱 실행이나 웹에 접속 할 때 어떤 패킷이 나가고 들어오는지 확인하는 방법을 소개하며, 스마트폰 DDoS 공격 등의 악성코드에 대한 대응책을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.73-80
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• 2021

본 논문에서는 멀티 코어 및 Huge Page 메모리 접근법을 이용한 20Gbps 이상의 대용량 트래픽 처리 가능한 패킷 처리 방법을 제안한다. ICT 기술이 발전함에 따라 전 세계 월 평균 트래픽은 2022년 396엑사 바이트에 이를 것으로 예측된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가와 동시에 사이버위협 또한 증가하고 있어 트래픽 분석에 대한 중요도가 높아지고 있다. 기존 고비용의 외산 제품으로 분석되고있는 트래픽은 단순히 통계 데이터를 저장함과 동시에 가시적으로 보여주는 것에 불과하다. 네트워크 관리자들은 다양한 구간에서 트래픽을 분석하기 위해 많은 트래픽 분석 시스템을 도입하여 분석하고 있으나, 망 전체의 통합된 트래픽을 확인할 수 없다. 또한, 기존 장비는 10Gbps급이 대부분이기 때문에 매년 증가되고 있는 트래픽을 빠른속도로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 20Gbps 이상 대용량 트래픽 처리를 하기 방법으로 단일코어와 기본 SMA 메모리 접근법을 이용한 방법에서 멀티코어와 NUMA 메모리 접근법을 이용하여 고성능으로 패킷수신, 패킷검출, 통계까지 raw 패킷을 copy 없이 처리하는 과정을 제안한다. 제안한 방법을 이용하였때, 기존 장비보다 50%이상 트래픽이 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.223-227
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• 2001

인터넷의 발전에 따라 서비스에 대한 사용자 요구가 다양해지는 동시에 서비스 품질에 대한 요구가 높아지고 있다. 멀티미디어 서비스는 대량의 데이터로 구성되어 네트워크에 트래픽 부하를 증가시키며 이로 인한 지연, 동기, 패킷 손실과 칼은 문제가 발생되나 서비스의 품질을 협상할 수 있다는 특성도 가지고 있다. 이 연구에서는 인터넷에서 제한된 대역폭의 사용 효율성을 높이면서 멀티미디어 서비스의 품질(QoS)을 보장하기 위한 기법으로 동기화된 멀티미디어 서비스의 QoS와 통계에 기반을 둔 지수적 무게 이동 평균 기법을 제안하였고, 협상을 위한 모듈을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2020

SDN(Software Defined Networking)은 효율적인 방법과 저렴한 비용으로 네트워크를 직접 프로그램 하여 즉각적인 제어를 할 수 있다. 본 논문에서는 SDN 의 특성을 활용, SDN 구성요소인 컨트롤러와 스위치를 활용하여 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈 등을 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 서비스 거부(DoS, Denial of Services)공격을 차단하는 방법을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.311-326
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• 2004

대다수의 TCP사용자들이 접근하여 병목현상을 보이는 두 개의 ECN/RED게이트 웨이에 대한 마코프 모형을 제시하고 분석하였다. 사용자의 수가 증가함에 따라, 각 게이트웨이의 버 피를 점유하는 사용자당 패킷수는 일정 한 상수들로 수렴 한다는 것을 보이고, 이 상수값을 구하는 알고리즘을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.335-342
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• 2013

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.898-900
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• 2005

초고속 통신망의 확대 적용으로 인터넷의 빠른 성장과 함께 음성과 비디오 그리고 데이터를 통합하고자 하는 노력이 시도 되고 있다. VoIP(Voice over IP)는 IP를 이용하여 음성과 데이터를 패킷 형태로 통합하여 실시간으로 전송하는 기술이다[1]. 패킷 네트워크에서 VoIP 시그널링 기술을 이용하면 망 자원의 효율적 이용 및 PSTN에 가까운 음질 그리고 인터넷과 연계한 다양한 음성서비스 지원(H.323, SIP, MGCP 등 다양한 신호처리 지원)이 가능하다. 본 논문에서는 VoIP망에서 IP기반 녹취 시스템을 설계 및 구현한다. 녹취 시스템은 고객과 상담원의 통화 내용을 자동으로 녹음하여 보관함으로써 고객의 요구사항을 명확히 파악할 수 있으며 녹취 데이터의 통계 자료 제공으로 효율적인 관리가 지원되고 선택 녹취, 스케줄링 녹취, 상담원의 평가 자료를 제공하여 고객 관리의 질적인 향상을 지원한다. 본 논문의 녹취 시스템은 고객과의 통화 내용을 녹취하여 서버의 녹취 DB에 저장하여 관리하는 녹취 시스템으로 모든 네트워크 환경에서 사용할 수 있으며 CTI와 연동하여 효율적이고 체계적인 녹취 시스템 구국이 가능하다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1234-1244
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• 2009

오늘날의 네트워크에서는 다양한 응용의 등장으로 인해 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 트래픽의 응용 별 분류에 대한 요구에 따라 기존에도 많은 연구가 이루어졌었다. 포트 기반의 분류, 페이로드 기반의 분류, 머신러닝 기반의 분류 방법들이 제안되었는데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 최근 연구 중에는 플로우의 통계 정보를 이용한 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 통계 시그니쳐를 통한 응용 트래픽 분류 방법론을 제안하고자 한다. 플로우 중 첫 N개의 패킷의 페이로드 크기와 방향을 이용하여 통계 시그니쳐를 생성하고, 이를 이용하여 응용 트래픽을 분류한다. 그리고 검증 시스템을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도의 분류 방법론이라는 것을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.1-8
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• 2015

인터넷 트래픽의 증가로 인하여 네트워크의 보안 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 그 중에서도 특히 P2P 트래픽의 증가는 모든 서버의 관리자에게는 해결해야할 중요한 문제로 대두되고 있다. 서버에서 네트워크 트래픽을 조사하여 문제가 있는 트래픽을 미리 차단하는 것은 서비스 품질의 향상과 자원의 효율적인 사용 측면에서 바람직하나 오가는 패킷의 내부정보를 조사하는 것은 개인정보보호 차원에서 문제가 있을 수 있으며 시간과 노력이 많이 소요되므로 요즘은 통계적인 기계학습의 방법을 이용하여 이상 트래픽을 찾아내는 연구가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 최근의 기계학습방법 중에서 널리 쓰이는 방법들을 비교 연구하여 그 결과 랜덤포리스트(random forest)라고 불리는 방법의 우수함을 보였다.