국내의 사용자 프로그램으로 Port Redirection 서버를 통해 주소 변환 정보를 받아 사용자의 트래픽을 변환시키는 기술은 미비하다. 일반적으로 네트워크 장비에서 구현되는 기술로써 네트워크 장비를 경유하여 입출력되는 트래픽에 대해 특수한 목적으로 활용하는 네트워크 기술의 일부이다. 이러한 특수 목적을 달성하기 위한 L4 Switch 장비와 네트워크 구조에 따라 여러 대의 추가적인 비용들이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 단말기의 Network Layer에서 L4 스위치의 Redirection기능을 구현하여 네트워크 구조에 관계없이 원하는 Traffic을 한 곳으로 집중시켜 통제와 모니터링을 중앙 집중하여 관리할 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 Client 단에서의 Protocol Redirection을 통한 트래픽의 중앙통제시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 프로세스 모델을 제시한다. 프로세스 모델은 4 단계로 이루어지는데, 첫번째 단계는 네트워크의 운용을 지배하는 적절한 제어정책을 정의하고 두 번째 단계는 운용 네트워크로부터의 측정 데이터를 얻는 과정이다. 세 번째 단계에서는 네트워크 상태를 분석하고 트래픽 부하를 산출하며, 마지막 단계에서는 네트워크의 성능을 최적화하는데 이와 같은 프로세스 모델의 4 단계는 연속적으로 반복되는 프로세스 모델이다.
Computational Grid나 Data Grid와 같은 대규모 분산 시스템은 장애 탐지, 성능 측정, 성능튜닝, 성능 예측, 스케줄링, 보안 분석 등의 작업을 위해 많은 량의 모니터링 데이터를 필요로 한다. 네트워크 특성을 나타내는 지표들은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 얻어질 수 있으며 시스템에 의해 축적된 자료는 상기한 작업의 정확한 분석을 돕는다. 본 논문에서는 네트워크 모니터링 시스템의 한 형태로 네트워크 모니터링기반의 네트워크 성능 및 보안 분석 시스템을 소개한다. 본 시스템은 이용자 중심으로 네트워크 성능 및 보안 데이터를 제공하며, 이용자가 원격지의 네트워크 특성을 측정 환경에 따라 변화해 가며 측정할 수 있게 함으로써 해당 원격지의 네트워크 서비스를 가늠해 볼 수 있게 한다.
Many studies have been done on secure operating system using secure kernel that has various access control policies for system security. Secure kernel can protect user or system data from unauthorized and/or illegal accesses by applying various access control policies like DAC(Discretionary Access Control), MAC(Mandatory Access Control), RBAC(Role Based Access Control), and so on. But, even if secure operating system is running under various access control policies, network traffic among these secure operating systems can be captured and exposed easily by network monitoring tools like packet sniffer if there is no protection policy for network traffic among secure operating systems. For this reason, protection for data within network traffic is as important as protection for data within local system. In this paper, we propose a secure operating system trusted channel, SOSTC, as a prototype of a simple secure network protocol that can protect network traffic among secure operating systems and can transfer security information of the subject. It is significant that SOSTC can be used to extend a security range of secure operating system to the network environment.
Debugging in distributed environments, such as wireless sensor networks (WSNs), which consist of sensor nodes with limited resources, is an iterative and occasionally laborious process for programmers. In sensor networks, it is not easy to find unintended bugs that arise during development and deployment, and that are due to a lack of visibility into the nodes and a dearth of effective debugging tools. Most sensor network debugging tools are not provided with effective facilities such as real-time tracing, remote debugging, or a GUI environment. In this paper, we present a hybrid debugging framework (HDF) that works on WSNs. This framework supports query-based monitoring and real-time tracing on sensor nodes. The monitoring supports commands to manage/control the deployed nodes, and provides new debug commands. To do so, we devised a debugging device called a Docking Debug-Box (D2-Box), and two program agents. In addition, we provide a scalable node monitor to enable all deployed nodes for viewing. To transmit and collect their data or information reliably, all nodes are connected using a scalable node monitor applied through the Internet. Therefore, the suggested framework in theory does not increase the network traffic for debugging on WSNs, and the traffic complexity is nearly O(1).
본 논문에서는 u-healthcare system과 트래픽 모니터링 및 분석 시스템인 MAGI의 시스템에 대해 설명하고 각각의 데이터베이스를 분석한다. u-healthcare system은 생체 신호 센서 네트워크와 모바일 게이트웨이를 이용하여 환자의 생체 신호를 환자의 장소와 시간에 관계없이 모니터링하고 분석하는 시스템이다. MAGI는 기존의 트래픽 모니터링 툴의 문제점을 보완한 실시간 트래픽 모니터링 및 분석 시스템이다. MAGI 실시간 트래픽을 분석을 통하여 다이나믹한 방화벽을 구현 할 수 있다. 본 논문은 구현한 시스템의 분석은 물론 데이터베이스의 스키마 및 저장된 데이터를 자세히 분석 하였다. 또한 본 논문은 이론적인 전개와 실제 테스트를 통한 정성적인 성능 분석을 통하여 시스템의 적절성을 평가하였다.
본 논문에서는 모바일 IPv6 망에서 트래픽을 모니터링하고 사용자의 이동성 정보를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 트래픽 모니터 링을 위한 별도의 소프트웨어를 단말에 설치하지 않고 라우터에서 패킷들을 모니터링하여 핸드오버 지연시간을 분석한다. 라우터에서 플로우 기반 트래픽 모니터링을 수행하기 위하여 표준 플로우 기반 트래픽 모니터링 방법인 IPFIX를 사용한다. 따라서, 단말과 상관없이 라우터에서의 모니터링만으로 사용자의 이동성에 대한 정보를 분석할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 실제 구축된 802.11 기반의 모바일 IPv6 망에서 이동성 실험을 수행하여 핸드오버를 측정하고 분석하였다. 실험을 통하여 분석된 결과 다운로드의 핸드오버 지연시간 측정 결과는 약간의 오차를 포함하였지만, 업로드의 핸드오버 지연시간 측정은 정확한 결과를 보여주었다.
가상 네트워크 기술은 다양한 서비스의 요구조건을 반영한 네트워크를 제공할 수 있다. 다양한 서비스의 요구조건을 반영하기 위해 효율적인 리소스 분배 기술이 필요하다. 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 다운링크 트래픽만 제어하거나 네트워크의 트래픽 상황을 고려하지 않는다. 무선 네트워크에서 다운링크와 업링크는 같은 자원을 공유한다. 또한, 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 모든 스테이션이 포화된 트래픽을 발생시킨다고 가정한다. 그래서 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 가상 무선 네트워크에서 트래픽 제어를 할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 트래픽 기반 대역폭 제어 기법을 제안한다. 가상 네트워크에 SDN을 적용하고 각 스테이션의 트래픽을 모니터링하고 비포화 트래픽을 발생시키는 스테이션을 탐색한다. 또한, 모니터링 정보를 기반으로 업링크와 다운링크 트래픽을 동적으로 제어한다. 실제 테스트베드 구성 후, 기존의 기법과 비교 결과, 트래픽 대역폭 분배 성능이 최대 14% 개선되었다.
본 논문에서는 상명대학교 통신망 구성과 그 현황 자료를 수집하여 분석하였고, 통신망 트래픽 측정 분석도구를 이용하여 통신망의 트래픽 흐름과 각 장비들의 동작방식과 성능을 측정하였다. 수강신청 기간에 트래픽 흐름과 부하량에 대해 성능평가를 하였으며, 몇몇의 장비들을 추가/변경하여 트래픽을 분산시키는 방안을 제안하여 효율적인 통신망 설계 방안을 제시하였다.
본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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