• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.53-56
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• 2011

지난 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service), 3.3 DDoS 대란을 통해서 보여주듯 DDoS 공격이 네트워크 주요 위협요소로 매우 부각되고 있으나, 공격에 대해서 실시간으로 감지하고 대응하기에 어렵다. 그리고 현재 여러 분야에서 매우 많은 용도로 사용되는 SMS(Short Message Service)도 DDoS 공격 수단으로 사용되어 이동전화 시스템에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 기존의 Bloom Filter 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 오탐지율에 대한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 목적지 기반의 다중의 해시함수를 사용한 Counting Bloom Filter 기법을 이용하여 임계치 이상 카운트된 동일한 목적지로 발송되는 SMS에 대하여 공격으로 탐지하고 SMSC에 통보하여 차단시키는 시스템을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.3-10
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• 2017

카운팅 블룸필터는 표준 블룸필터에서 제공하지 못하는 삭제 기능을 제공하여, 동적 집합에 대한 멤버쉽 쿼리를 허용하므로, 다양한 네트워크 알고리즘과 어플리케이션에 널리 사용된다. 그러나 카운팅 기능으로 인해 표준 블룸필터에는 없었던 오버플로우가 발생할 수 있고 이에 따라 거짓 음성이 발생할 수 있다. 4-비트 카운팅 블룸필터가 일반적으로 많이 사용되는데, 이는 모든 카운터에 4 비트를 할당하므로 메모리를 낭비한다는 단점이 있다. 거짓 음성의 가능성을 제거하고 메모리 사용량을 줄이기 위해서, 본 논문은 카운팅 블룸필터의 변형인 터너리 블룸필터(Ternary Bloom filter)를 제안한다. TBF는 하나의 카운터에 2개 이상의 원소가 대응될 경우, 더 이상의 삽입이나 삭제가 불가능하게 정한 구조이다. 실험을 통해 4-비트 카운팅 블룸필터와 같은 크기의 메모리 사용 시 TBF는 거짓 음성을 발생시키지 않을 뿐 아니라 거짓 양성률에 있어서도 상당한 우위를 보임을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.47-52
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• 2013

VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 원활한 교통 소통, 사고 방지 등 여러 가지 편리한 기능들을 제공하지만 그 기반을 애드혹 네트워크에 두고 있기 때문에 애드혹 망에서 발생하는 보안 문제를 가지고 있다. VANET에서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 그룹 서명방식 등이 연구되어졌다. 그러나 그룹 간에 그룹 키 생성 단계 및 그룹 키 갱신단계에서 RSU(Road-Side Unit) 및 차량의 계산상 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 그룹 키 관리 기술을 제안한다. 즉, 그룹 키 생성 및 갱신 단계에서 CBF(Counting Bloom Filter)를 사용하므로 RSU 및 차량의 계산상 오버헤드를 감소시킨다. 또한, RSU와 차량에서 그룹 키를 자체적으로 갱신하여 관리하는 기법이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.672-675
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• 2012

SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영에서 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 간 상호인증이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 인증이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 인증방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적인 차량 인증을 위해 카운팅 블룸필터를 이용한 차량 인증 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.71-72
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• 2009

플래시 메모리은 많은 부분에서 기존의 저장장치인 HDD에 비해 좋은 성능을 지녔다. 하지만 HDD와는 달리 데이터의 덮어쓰기가 허용 되지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리는 FTL(Flash Translation Layer)을 사용하고 있으며, FTL을 통해 기존의 저장장치와 동일하게 사용할 수 있다. FTL들 중 로그영역을 사용하여 성능을 개선한 것들이 많은데, 로그영역의 사용으로 인해 읽기/쓰기 작업시 반드시 로그영역을 탐색을 해야만 했다. 본 논문에서는 카운팅 블룸필터(Counting bloom filter)를 활용하여 불필요한 로그영역 탐색을 줄이는 기법을 제안하였고, 실험을 통해 로그영역에 최신 데이터가 없는 경우 탐색횟수를 크게 줄일 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1-9
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• 2019

Hard disks, which have long been used as secondary storage in computing systems, are increasingly being replaced by solid state drives (SSDs), due to their relatively fast data input / output speeds and small, light weight. SSDs that use NAND flash memory as a storage medium are significantly different from hard disks in terms of physical operation and internal operation. In particular, there is a feature that data overwrite can not be performed, which causes erase operation before writing. In order to solve this problem, a hot data for frequently updating a data for a specific page is distinguished from a cold data for a relatively non-hot data. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. Among the various hot data identification methods known so far, there is a technique of recording consecutive write requests by using a Bloom filter and judging the values by hot data. However, the Bloom filter technique has a problem that a new bit array must be generated every time a set of items is changed. In addition, since it is judged based on a continuous write request, it is possible to make a wrong judgment. In this paper, we propose a method using a counting filter for accurate hot data verification. The proposed method examines consecutive write requests. It also records the number of times consecutive write requests occur. The proposed method enables more accurate hot data verification.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.347-349
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• 2014

데이터의 폭발적인 증가로 우리는 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터의 파일 시스템 내에는 아주 큰 트리구조로 이루어진 디렉토리와 파일이 무수히 존재한다. 이 커다란 트리구조에서 사용자가 요청하는 디렉토리와 파일을 탐색하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 우리는 카운팅 블룸필터를 이용한 디렉토리 탐색 기법을 제시한다. SDP(SSD-based Directory Parsing)는 최근 또는 자주 액세스한 디렉토리와 파일의 메타데이터를 보관하는 SSD 기반의 캐시이다. 대규모 파일 시스템에서 사용자가 파일을 요청했을 때 파일 시스템은 저장 장치에 메타데이터를 검색하기 위해 여러 번 액세스한다. 이러한 비효율적인 SSD에 대한 액세스를 방지하기 위해 카운팅 블룸필터를 이용하여 메타데이터를 빠르고 효율적으로 검색하는 기법을 제시한다.