• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제41권5호
• /
• pp.37-45
• /
• 2004

인터넷이 발전하면서 이전에 존재하던 응용프로그램과는 다른 새로운 응용프로그램들이 등장하고 있으며, 이에 따라 트래픽의 특징 또한 변하고 있다. 그 결과 새로운 응용프로그램이 네트워크 성능에 미치는 영향도 변하고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 P2P(Peer to Peer) 응용프로그램이 발생시키는 트래픽은 기존의 웹(HTTP)이나 FTP(File Transfer Protocol) 응용프로그램의 트래픽과 다른 통계적 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 P2P 트래픽의 특징을 분석하기 위해 KT(Korea Telecom)의 가입자망 트래픽을 측정하였다. 측정된 트래픽을 플로우별로 분석을 하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하고 웹 트래픽과 비교하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽과 비교해 매우 버스트(burst)하였으며, P2P 응용프로그램들이 업스트림 트래픽과 다운스트림 트래픽을 대칭적으로 만들고 있었다. 네트워크에서 발생되는 패킷 손실과 지연 등 QoS 관련 파라미터를 예측하기 위해, 본 논문에서는 잘 알려진 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 P2P 트래픽을 모델링하고 트래픽 모델의 정확성을 검증하기위해 SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 손실확률과 평균 지연시간을 비교하였다 시뮬레이션 결과 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽의 성능을 잘 예측할 수 있었으며, 네트워크를 설계하거나 성능을 측정할 때 입력 트래픽으로서 이 트래픽 모델들을 사용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권5호
• /
• pp.172-181
• /
• 2005

유해 트래픽의 최근 유형은 트래픽 폭주 공격에서 더 발전되어 웜, 봇과 같이 다양화, 지능화, 은닉화, 자동화되어 기존의 방법으로는 탐지하기 어렵다. SNMP 기반의 추이 분석 방법은 인터넷 사용의 큰 비중을 차지하고 있는 정상적인 P2P(메신저, 파일 공유) 및 기타 응용 프로그램 사용 시 유해 트래픽으로 분류하는 문제점과, 웜 및 봇과 같은 발전된 유해 트래픽을 분석해내지 못하는 큰 취약점을 가지고 있다. 제안한 방법은 프로토콜 추이 및 포트 트래픽 분석 방법을 적용하였다. 발생된 트래픽을 프로토콜, well-known포트, P2P포트, 기존 공격 포트, 특정 포트로 분류하고 이상 가중치를 적용하며, 실험 결과 P2P 트래픽 분석, 웜 및 봇 탐지, 트래픽 폭주 공격 등을 효과적으로 검출 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권2B호
• /
• pp.279-288
• /
• 2004

현재 급속히 늘어나고 있는 P2P(Peer to Peer) 애플리케이션은 버스트(burst)한 트래픽을 많이 발생시켜 네트워크에 큰 부하를 주고 있다. 따라서 P2P 트래픽의 특징을 분석하고 이것이 네트워크 및 QoS에 미치는 영향을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 P2P 애플리케이션의 사용현황을 알아보기 위해 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 측정한 후, 측정한 트래픽의 플로우를 분석하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하여 웹 트래픽과 비교 분석하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽보다 더 버스트하였으며, 이는 P2P 트래픽이 네트워크 성능에 악영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 측정한 P2P트래픽을 네트워크 성능평가 및 예측에 용이하게 이용할 수 있게 하기 위해, 이를 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 모델링하였다. 유도한 트래픽 모델의 정확성을 평가하기 위해, SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 네트워크 성능 평가에서 매우 중요한 파라미터인 큐의 길이와 손실을 예측하였으며, 이것을 측정된 트래픽의 그것과 비교하여 트래픽 모델의 정확성을 평가하였다. 본 논문에서 사용한 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽을 잘 모델링하고 있었으며, 이 결과는 P2P 트래픽의 특성을 고려한 네트워크 설계와 성능을 평가하고 예측할 때 사용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제4권5호
• /
• pp.859-876
• /
• 2010

In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권11B호
• /
• pp.750-757
• /
• 2005

본 논문은 P2P 트래픽을 차단시키는 방화벽이 존재하는 고속의 캠퍼스 망에서 세 개의 P2P 응용 트래픽을 장기간 측정하고 분석한 결과를 제시한다. P2P 트래픽을 탐지하기 위하여 다양한 방법들이 제안되고 있지만, 현재가장 간단하고도 비용이 저렴한 방법은 포트 번호를 이용한 방화벽이다. 이 방화벽이 설치되고 난 이후 대량의 P2P 트래픽이 줄어들 것으로 예측되었지만, 8개월간의 트래픽 측정 결과 세 개의 새로운 P2P 응용 트래픽($30\%$ 업로드, $5.6\%$ 다운로드 트래픽)과 포트번호를 숨기는 eDonkey P2P 응용 트래픽($6.7\%$ 업로드 트래픽, $4\%$ 다운로드 트래픽)으로 인하여 본 연구에서 판별한 P2P트래픽 양이 다시 증가하였다. 본 논문에서 수행한 장기간 트래픽 측정결과는 포트번호를 이용하는 트래픽 필터링 기법이 P2P 응용 탐지에 효과적이지 많다는 것을 보여주었고, 본 캠퍼스 망에서 관찰된 세가지 P2P 트래픽은 P2P응용 프로그램의 보상 체제와 고속의 캠퍼스 망 연결 등의 이유 때문에 의부로 향하는 업로드 트래픽의 양이 크다는 것을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.45-54
• /
• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.25-33
• /
• 2013

Peer-to-Peer(P2P)구조는 서버에서 많은 트래픽을 유발시키는 서버-클라이언트 구조와 달리 피어(Peer) 간 데이터 조각을 주고받아 서버의 네트워크 대역폭과 컴퓨팅 자원을 절감할 수 있다. P2P 구조는 참여 피어가 많을수록 안정적으로 데이터를 받을 수 있다는 장점을 갖는다. 현재 P2P 트래픽 양은 전 세계 인터넷 트래픽의 약 65%를 차지하고 있으며. 이를 스트리밍 기술에 접목한 다양한 P2P 스트리밍 서비스가 출시되었다. 그러나 기존의 P2P 스트리밍 기술은 유선 네트워크를 기반으로 설계되고 발전되어 왔기 때문에, 최근 널리 보급된 무선 네트워크에서 P2P 스트리밍 기술을 적용하기 위해 피어간 스트림 데이터 전송 알고리즘과 요구사항에 대한 고려가 필요하다. 특히, 피어의 이동성과 무선 패킷 충돌 및 손실로 인한 대역폭의 변동은 모바일 P2P 스트리밍 서비스가 기존의 P2P 스트리밍 서비스와는 다른 문제의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 802.11n 무선랜 환경에서 P2P 스트리밍 서비스를 적용할 때 미치는 영향과 문제점을 실험을 통해 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.53-60
• /
• 2006

인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 지속적으로 증가하고 있기 때문에 네트워크 트래픽 모니터링 시스템이 모든 패킷을 실시간으로 분석하기는 어렵다. 피어-투피어(P2P), 스트리밍 미디어, 메신저 등과 같이 동적으로 포트 번호를 할당받는 애플리케이션의 사용이 늘어나면서, 사용자들은 이들이 유발하는 트래픽을 분석하기를 원하고 있다. 이 같은 고수준의 분석을 위해서는 각 패킷마다 많은 처리 시간이 필요로 한다. 본 논문에서 부하 차단기를 이용하여 패킷의 수를 제한할 것을 제안한다. 선택된 패킷은 어떤 애플리케이션이 생성한 것인지 식별된 후, 정의된 애플리케이션 계층의 프로토콜에 따라 분석된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권2A호
• /
• pp.187-194
• /
• 2004

본 논문에서는 우선 순위 기반의 예약 코드 다중 접속 (P-RCMA) 프로토콜을 제안한다. P-PCMA는 기존의 RCMA 프로토콜의 음성 트래픽 성능을 개선한다. P-RCMA는 두 개의 전력 수준을 유지하고 패킷 전송을 위해 공유된 코드를 경쟁하는 시점에 트래픽의 전송 특성을 고려한다. P-RCMA는 기지국 수신 단에서 전력 세기에 따른 캡쳐 효과를 이용하여 데이터 패킷보다는 음성 예약 패킷에 우선순위를 부여한다. 성능 분석은 EPA(equilibrium point analysis) 방법과 시뮬레이션을 이용하고 성능 척도로 음성 패킷 손실 확률 (voice packet dropping probability) 과 평균 데이터 패킷 전송 지연 (average data packet transmission delay)을 사용한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권2B호
• /
• pp.131-140
• /
• 2011

최근 인터넷 사용자의 증가와 고속 네트워크 망을 통한 네트워크 트래픽의 급증으로 효율적인 네트워크 트래픽 관리의 필요성이 더욱 커졌다. 효율적인 트래픽 관리를 위해서는 응용 프로그램 별 트래픽 분류의 연구가 선행되어야 하며 이미 많은 기존 논문에서 응용레벨 트래픽 분류에 대한 다양한 알고리즘을 제시하고 있다. 하지만 P2P기반의 Skype응용에 대해서는 분석율이 떨어져 이에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 payload 시그니쳐 기반 분석, 기계학습 기반 분석 등 기존의 방법론에 의존하지 않고 Skype응용의 트래픽 특성을 분석해 사용자들의 {IP, port} 리스트를 추출하고 이를 이용해 네트워크 내에 발생하는 Skype응용 프로그램의 트래픽을 정확하게 탐지하는 실시간 탐지 알고리즘을 제안한다 제안된 방법론은 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.