본 논문은 다수의 RFID 태그가 사용되고 있는 환경에서 고속 필터링을 수행하기 위한 필터링 엔진을 설계한다. 이를 위하여 우리는 고속 라우터나 방화벽에 적용되었던 고속 패킷 필터링 기법이 RFID 데이터 필터링과 매우 유사함을 보이고 그 중 대표적인 기법인 Bit Parallelism 기반의 Aggregated Bit Vector(ABV)를 고속 RFID 필터링 엔진에 적용한다. 또한, RFID 데이터 필터링의 성향을 관찰한 결과 태그 인식 및 필터 부합의 시간적 중복성을 발견하고 두 가지 캐쉬(태그 캐쉬, 필터 캐쉬)를 적용하여 추가적인 필터링 성능 향상을 꾀하였다. 설계한 RFID 고속 필터링 엔진의 성능 평가를 위해 프로토타입 애플리케이션을 제작하여 시뮬레이션을 수행하였다. 결과로써 기존의 순차적인 RFID 데이터 필터링에 비해 고속의 필터링 성능을 보이며 특히 필터의 수가 증가할수록 필터링의 효율이 높아짐을 보인다.
최근 인터넷의 급속한 사용 증가로 인해 전송 링크의 광대역 지원과 멀티미디어 트래픽의 QoS 보장 문제, 향상된 IP 서비스의 제공 문제 해결은 필수적이다. MPLS 기술은 IP의 유연성과 확장성을 제공할 수 있는 패러다임의 하나이다. MPLS 망의 경계에 위치하는 LER 은 링크 계층 뿐만 아니라 IP 계층에서도 패킷을 전달해야 한다. 본 논문에서는 하드웨어 포워딩 엔진을 갖는 MPLS LER에서, 패킷 필터링 기능을 지원하기 위해서 포워딩 엔진을 제어하기 위한 기법에 대해서 기술한다. 이러한 패킷 필터링 기능은 MPLS LER에 firewall 기능을 제공하는데 응용될 수 있다.
RFID 시스템의 미들웨어는 태그에서 생성된 방대한 양의 데이터를 리더를 통해 전달받는다. RFID 미들웨어는 이러한 데이터를 정제하여 응용 애플리케이션에 전달하는 기능을 담당한다. 하지만 태그 데이터 정제 과정에서 발생되는 지연 시간은 RFID 미들웨의 응답성을 저하시킨다. 본 논문은 EPCglobal 의 RFID 미들웨어 표준인 ALE 에 의거하여 태그 데이터에 대한 다수의 필터링 조건들이 주어진 RFID 미들웨어 환경에서 실시간으로 수집되는 대용량의 태그에 대한 고속 필터링 엔진을 설계한다. 이를 위하여 Intermediate node 들이 key 값을 저장하는 Binary Search Tree 형태를 구성하여 태그를 필터링하는 방법을 제안한다. 결과로써 기존의 순차적인 RFID 데이터 필터링에 비해 고속의 필터링 성능을 보이며 특히 필터의 수가 증가할수록 필터링의 효율이 높아짐을 보인다.
본 논문은 대용량 데이터 처리를 위한 실시간 RFID 미들웨어 시스템에서 요구되는 태그 데이터의 필터링 엔진의 동기화를 고려한 필터링 관리기법을 다루고 있다. 응용인터페이스는 HTTP, XML, JMS, SOAP 등의 이는 다양한 프로토콜을 지원하여 다양한 플랫폼에서 본 미들웨어 시스템을 접근하도록 개발되었다. 일반적으로, 필터를 제어하는 클라이언트가 다수가 되는 환경에서 하나의 필터링 화일을 접근하면 동기화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 필터 관리프로세스를 통해 동기화를 고려하면서 필터링을 관리하는 기법을 설계하고 구현하였으며, 이를 RFID 미들웨어의 동작 통해 검증한다.
인터넷 사용의 급격한 증가와 방대한 자료로 인하여 검색엔진에 대한 요구가 높아지고 있으며, 인터넷을 통한 쇼핑이 확대됨에 따라 가격에 대한 정확한 검색과 필터링이 불가피하게 되었다. 현재 정보를 찾기 위한 많은 검색엔진이 존재하지만 실제로 사용자가 필요로 하는 정확한 정보를 찾아주지는 못하고 있다. 따라서 특화된 검색엔진이 필요하게되고, 이로 인해 가격비교 검색엔진이라는 특화된 비교 검색엔진을 제안한다. 구현에 사용된 데이터베이스는 MySQL이며 스크립트 언어는 PHP이다.
유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.
최근 전자상거래에서 에이전트 기술들이 많이 나타나고 있는데, 주목해야 할 것은 패키지 형태로 내장될 수 있는 에이전트이다. 전자상거래 솔루션에 탑재되어 자동화시킨 에이전트로서 NetPerception 의 GroupLens 엔진과 MacroMedia의 LikeMinds가 있는데 이들은 협동적 필터링을 구현한 것들이다. 현재 이러한 협동적 필터링 에이전트 시스템이 탑재된 전자상거래 솔루션들이 등장하고 있다. 하지만 add-on 성격이 부족하고, 실제 협동적 필터링 알고리즘에 의해 고객의 취향이나 기호에 맞는 아이템을 추천하는 진정한 의미의 에이전트 시스템은 찾아보기 힘들다. 그래서, 이러한 점을 보완한 MindReader 시스템을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 GroupLens 알고리즘에 클러스터링을 접목시킨 알고리즘을 사용하였다.
본 논문은 VoIP 서비스 네트워크에서 UDP, ICMP, Echo, TCP Syn 패킷 등을 조작한 SYN Flooding 방법, TCP/UDP을 이용한 어플리케이션을 통한 DoS 공격, IP Source Address Spoofing과 Smurf을 이용한 공격, 웜과 트로이목마를 혼합한 알려지지 않는 DoS 공격을 하였다. IPS에서 방어를 위한 동적 업데이트 엔진의 필요성을 정의하고, 엔진의 설계 시에 내 외부의 RT통계에서 트래픽 양을 측정하며, 학습모듈과 통계적 공격에 대한 퍼지 로직 엔진모듈을 설계한다. 엔진은 3가지 공격 등급(Attack, Suspicious, Normal)을 판단하여, Footprint Lookup 모듈에서 AND나 OR 연산을 통해 최적의 필터링 엔진 상태를 유지한다. 실험을 통해 IPS 차단 모듈과 필터링엔진의 실시간 업데이트되어 DoS 공격의 차단이 수행됨을 확인하였다. 실시간 동적으로 업데이트되는 엔진과 필터는 DoS 공격으로부터 VOIP 서비스를 보호하여 유비쿼터스 보안성을 강화시킨 것으로 판명되어졌다.
본 논문은 VoIP 서비스 네트워크에서 UDP, ICMP, Echo, TCP Syn 패킷 등을 조작한 SYN Flooding 방법, TCP/UDP을 이용한 어플리케이션을 통한 DoS 공격, IP Source Address Spoofing과 Smurf을 이용한 공격, 웜과 트로이목마를 혼합한 알려지지 않는 DoS 공격을 하였다. IPS에서 방어를 위한 동적 업데이트 엔진의 필요성을 정의하고, 엔진의 설계 시에 내 외부의 RT통계에서 트래픽 양을 측정하며, 학습모듈과 통계적 공격에 대한 퍼지 로직 엔진모듈을 설계한다. 엔진은 3가지 공격 등급(Attack, Suspicious, Normal)을 판단하여, Footprint Lookup 모듈에서 AND나 OR 연산을 통해 최적의 필터링 엔진 상태를 유지한다. 실험을 통해 IPS 차단 모듈과 필터링엔진의 실시간 업데이트되어 DoS 공격의 차단이 수행됨을 확인하였다. 실시간 동적으로 업데이트되는 엔진과 필터는 DoS 공격으로부터 VoIP 서비스를 보호하여 유비쿼터스 보안성을 강화시킨 것으로 판명되어졌다.
윈도우 자체에서 제공하는 방화벽이나 기존의 솔루션으로 제공되고 있는 방화벽에 대한 한계점을 보완하고자 기존의 패킷 필터링 방화벽과 어플리케이션 필터링 방화벽의 장점을 모두 가지고 있는 하이브리드형의 방화벽을 제안하고, 사용자들이 방화벽 시스템의 부하를 줄이기 위해서 각종의 서비스들을 제공할 때 사용자 프로파일의 context에 기반을 둔 확장된 필터링 엔진을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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