.PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 업계 표준으로서 많이 쓰이고 있는 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 버스 기술이다. 또한, PCI Express는 인피니밴드와 이더넷과 더불어 고성능 컴퓨터나 컴퓨터 클러스터를 위한 시스템 인터커넥트 기술로 널리 쓰이고 있다. PGAS(partitioned global address space) 프로그래밍 모델은 컴퓨터 클러스터와 같은 다중 호스트 시스템에서 단측 RDMA(remote direct memory access)를 구현하는데 많이 이용된다. 본 논문에서는 PCI Express 기반 RDMA를 구현하기 위해 PGAS 프로그래밍 모델인 OpenSHMEM의 기존의 특징을 유지하여 PCI Express 기반 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 구현한 OpenSHMEM API는 PCI Express의 NTB(non-transparent bridge) 기술로 2대의 PC를 연결한 시스템에서 매트릭스 곱셈 예제를 통하여 실험하였다.
가상화 기술은 물리적인 컴퓨팅 자원을 논리적으로 분할하여 여러 사용자에게 제공함으로써 자원 효율성 및 관리 측면에서 큰 이점을 갖고 있을 뿐만 아니라 클라우드 기술의 핵심으로 그 중요성이 나날이 높아지고 있다. 이에 맞춰 가상 머신의 성능 측정 방법 및 성능 비교 역시 활발하게 진행되어야 하나, 실제로는 서버 가상화 위주의 벤더 종속적인 성능 비교가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 가상 머신 성능 측정 방법에 대해 연구하고 운영체제에서 제공하는 유틸리티를 이용하여 성능 측정 방법을 제안한다. 전가상화(Full Virtualization)방식의 클로즈드 소스 기반(Closed Source Based)의 가상화 솔루션들을 선정하여 윈도우즈와 리눅스 운영체제 상에서 각각 성능 측정 방법 및 요소를 정의하고 성능 측정 후 비교하였다. 그 결과로 각 가상화 솔루션의 성능 비교 지표를 통하여 가상 머신의 실행과 가상 머신상의 응용 프로그램이 호스트 운영체제에 미치는 부하를 분석하였다.
에이전트 협업은 다수의 에이전트가 하나의 업무에 참가하는 것을 말한다. 물리적인 위치 제약에서 자유로운 이동 에이전트는 네트워크상의 여러 호스트 들을 이동하면서 작업을 수행할 수 있다. 이러한 이동 에이전트로 협업을 할 때 멤버 에이전트의 위치와 할당된 업무를 제어하는 중앙 관리 에이전트가 필요하다. 중앙 관리 에이전트는 요청 받은 업무를 분할하여 이 업무를 수행할 수 있는 에이전트들과 협업을 한다. 중앙 관리 에이전트 역시 이동에이전트 라는 점을 이용하여 한 장소에서만 협업을 하는 것이 아니라 협업 수행 중 또 다른 협업이 필요하게 되면 다른 네트워크로 이동하여 협업 그룹을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이동에이전트를 이용해서 위치에 제약을 받지 않는 협업과 로컬/리모트 상의 중앙 관리 에이전트간 통신을 통해 협업 그룹을 동적으로 확장할 수 있는 그룹관리 기법을 제안한다.
DDoS 공격은 인터넷 환경에서 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 간단한 Tool 로 공격이 가능하면서 네트워크 기반 구조에 큰 피해를 입힐 수 있기 때문에 그 심각성이 크다. DDoS 공격의 효과적인 방어와 대응을 위해서는 DDoS 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격 징후를 신속하게 탐지해 낼 수 있는 효율적인 트래픽 비율 분석법(ETAM)을 제안하고, ETAM 기법을 통해 공격을 빠르고 신속하게 탐지할 수 있음을 보인다.
네트워크의 효율적인 관리를 위해서는 네트워크의 각 호스트에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 모니터링의 효율적인 방법 중 하나가 네트워크 장비에서 제공하는 flow 정보를 이용하는 방법이다. 하지만 이는 네트워크 장비의 과부하 발생, 운용비용 상승, 유연성 및 확장성 부족의 단점을 가진다. 이를 극복하기위하여 본 논문에서는 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반 실시간 트래픽 모니터링 시스템의 구조를 제안하고, 검증을 위해 구현한 내용을 기술한다. 본 시스템은 패킷을 수집하여 실시간으로 flow 정보를 생성하고 저장하는 Flow Generator 시스템, 저장된 flow 정보를 Analysis 시스템으로 전송하는 Flow Exporter 시스템, Traffic Analysis 시스템, 그리고 분석된 내용을 보여주는 Traffic Reporter 시스템으로 구성된다. 본 시스템은 다양한 분석 목적에 맞게 Flow 정보를 조절할 수 있는 유연성과 다양한 분석시스템을 구축할 수 있는 확장성을 가진다. 본 논문에서 기술한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
오버레이 멀티캐스트는 IP멀티캐스트에 비해 지연시간이나 대역폭 사용의 측면에 있어서 비효율적이다. 실시간 방송 서비스에서 사용자들에게 QoS를 보장하기 위해 오버레이 멀티캐스트의 이런 비효율성을 줄여야할 필요가 있다. 본 연구에서는 각 호스트들의 제한된 자원과 네트워크 환경을 고려하여 실시간 방송 서비스에 적합한 오버레이 멀티캐스트 트리를 구성하는 알고리즘을 제안하고 적용하여 시뮬레이션한다.
사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.
최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS 공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출, 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 대행해주고 경제적 이득을 취하려는 의도로 바뀌어 가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크 집단으로서 일련의 거의 모든 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수 많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 그 세력을 확장해가고 있지만 마땅한 총괄적 대책은 미흡한 것이 현실이다. 이 논문에서는 날이 갈수록 위협을 더해가는 봇넷을 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 걸친 사회 전반적인 협력을 통한 봇넷 탐지 및 관리 시스템 구조를 제안한다.
네트워크가 광범위하게 발달함에 따라 DoS 공격 기법은 더욱 다양해지고 있고 지능화되고 있다. 따라서 네트워크에 기반한 DoS 공격의 탐지는 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 이러한 DoS 공격에 대해 호스트에 기반한 Native API 의 빈도수를 이용한 침입 탐지 메커니즘에 관하여 기술한다.
인터넷의 급속한 성장과 함께 휴대용 컴퓨터의 보급은 사용자로 하여금 이동 컴퓨팅을 가능케 하고 있다. IETF의 Mobile IP표준은 TCP/IP 망에서의 호스트 이동의 정의한다. 또한 인터넷을 통한 다자간 영상회의나 원격공동작업 등의 멀태캐스트 응용들이 개발되었다. 현재 이동 컴퓨팅과 멀티 캐스팅 전송기술을 접목시키는 연구사 활발히 진행되고 있으며 본 논문에서는 광대역 환경에서 도메인 네임 서버를 이용하여 기존의 이동 멀티캐스트 방법이 가지는 통신지연시간 문제를 해결하는 새로운 서비스 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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