오늘날의 네트워크에서는 다양한 응용의 등장으로 인해 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 트래픽의 응용 별 분류에 대한 요구에 따라 기존에도 많은 연구가 이루어졌었다. 포트 기반의 분류, 페이로드 기반의 분류, 머신러닝 기반의 분류 방법들이 제안되었는데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 최근 연구 중에는 플로우의 통계 정보를 이용한 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 통계 시그니쳐를 통한 응용 트래픽 분류 방법론을 제안하고자 한다. 플로우 중 첫 N개의 패킷의 페이로드 크기와 방향을 이용하여 통계 시그니쳐를 생성하고, 이를 이용하여 응용 트래픽을 분류한다. 그리고 검증 시스템을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도의 분류 방법론이라는 것을 보인다.
네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에 대한 다양한 분석이 필요하다. QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 제안한 페이로드 크기 분포를 이용한 트래픽 분류 방법의 문제점인 낮은 분석률 및 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 PSD 충돌로 인해 분류하지 못하는 트래픽을 IP와 port정보를 이용하여 추가적으로 분류하여 분석률을 향상시키고 기존 분류 방법에서 트래픽 분류를 위해 사용되던 플로우와 시그니쳐 사이의 거리 측정 방법을 벡터 거리 측정에서 패킷 별 거리 측정으로의 변경으로 통해 분류 방법의 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법은 학내 망에서의 실험을 통해 기존 알고리즘에 비해 향상된 알고리즘의 성능을 검증한다.
Lee, Young-Sup;Shin, Donghyun;Won, Kyeong-Hye;Kim, Dae Cheol;Lee, Sang Chul;Song, Ki-Duk
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제33권4호
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pp.539-546
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2020
Objective: The Jeju native pig (JNP) found on the Jeju Island of Korea is a unique black pig known for high-quality meat. To investigate the genetic uniqueness of JNP, we analyzed the selection signature of the JNP in comparison to commercial pigs such as Berkshire and Yorkshire pigs. Methods: We surveyed the genetic diversity to identify the genetic stability of the JNP, using the linkage disequilibrium method. A selective sweep of the JNP was performed to identify the selection signatures. To do so, the population differentiation measure, Weir-Cockerham's Fst was utilized. This statistic directly measures the population differentiation at the variant level. Additionally, we investigated the gene ontologies (GOs) and genetic features. Results: Compared to the Berkshire and Yorkshire pigs, the JNP had lower genetic diversity in terms of linkage disequilibrium decays. We summarized the selection signatures of the JNP as GO. In the JNP and Berkshire pigs, the most enriched GO terms were epithelium development and neuron-related. Considering the JNP and Yorkshire pigs, cellular response to oxygen-containing compound and generation of neurons were the most enriched GO. Conclusion: The selection signatures of the JNP were identified through the population differentiation statistic. The genes with possible selection signatures are expected to play a role in JNP's unique pork quality.
최근 웹 기반의 다양한 응용과 서비스의 제공으로 인해 HTTP 트래픽의 양이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 안정적인 네트워크 관리를 위해서 HTTP 트래픽에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. HTTP 트래픽을 다양한 관점에서 분석하기 위해서는 다양한 시그니쳐 기반 분석 방법 중에 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 효과적이다. 하지만 트래픽 분류 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 방법은 고속 링크의 대용량 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 시그니쳐의 계층 구조에 기반하여 HTTP 트래픽을 다양하게 분류할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한 계층 구조의 특징을 반영하여 패턴 매칭의 처리 속도 향상을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 학내망의 실제 트래픽에 적용하여 평가한 결과, Aho-Corasick 알고리즘 보다 더 빠른 처리속도를 보일 수 있었다.
인터넷의 대중화로 네트워크 트래픽은 지속적으로 증가하고 복잡해지고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효율적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 시그니쳐 기반의 인터넷 트래픽 분석 방법의 한계점을 극복하고 분석 경과의 성능 향상(분석률)을 위해 플로우 상관관계를 이용한 트래픽 분석 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시그니쳐 기반 분석기의 결과를 입력 받아 분석된 플로우와 그렇지 않은 플로우을 간의 상관관계를 파악하고 이를 통해 분석되지 않은 플로우를 분석한다. 총 4가지(서버-클라이언트 발생 시간, 호스트-호스트, 통계) 세부 분석 방법과 이를 통합한 플로우 상관관계 기반 분석기를 제안한다. 또한 실험과 검증을 통하여 플로우 상관관계 기반 응용 분석 방법의 타당성을 증명한다.
In this paper we discuss an algorithm to discriminate a target under track against multiple acoustic counter-measure (ACM) sources, based on sequential testings of multiple hypotheses. The ACM sources are separated from the target under track and generate, while drifting, measurements with false range and Doppler information. The purpose of the ACM is to mislead the target tracking and to help the true target evade a pursuer. The proposed algorithm uses as a test statistic a function of both the sequences of processed waveform signature and the innovation sequences from extended Kalman filters to estimate the target dynamics and the drifting positions of the ACM sources. Numerical experiments on various scenarios show that the proposed algorithm discriminates the target faster with a higher probability of success than the algorithm using only the innovation sequences from extended Kalman filters.
최근 네트워크의 고속화와 인터넷 사용자의 증가에 따른 네트워크 망의 트래픽 급증으로 네트워크 자원의 효율적인 관리와 응용 기반 트래픽 분석의 중요성이 갈수록 강조되고 있다. 이미 기존의 많은 논문들에서 효율적인 네트워크 자원 관리를 위한 응용 프로그램 별 트래픽 분석에 대한 다양한 방법론과 알고리즘을 제안하고 있지만 각각의 연구는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 레벨 기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 본 연구는 Header, Statistic, Payload 시그니쳐 기반 개별 분석 방법론과 Behavior 알고리즘을 이용한 방법론의 결과를 바탕으로 트래픽 상관관계를 적용하여 추가적인 분석이 가능하게 한다. 각각의 분석 방법론을 통합하여 기존 하나의 분석 시스템이 가지는 단점을 보완함으로써 유연하고 견고한 멀티 레벨 분석 시스템을 구축하였다. 또한 검증 시스템을 통해 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 증명하였다.
Objective: Porcine respiratory disease is one of the most important health problems causing significant economic losses. To understand the genetic basis for susceptibility to swine enzootic pneumonia (EP) in pigs, we detected 102,809 single nucleotide polymorphisms in a total of 249 individuals based on genome-wide sequencing data. Methods: Genome comparison of susceptibility to swine EP in three pig breeds (Jinhua, Erhualian, and Meishan) with two western lines that are considered more resistant (Duroc and Landrace) using cross-population extended haplotype homozygosity and F-statistic (FST) statistical approaches identified 691 positively selected genes. Based on quantitative trait loci, gene ontology terms and literature search, we selected 14 candidate genes that have convincible biological functions associated with swine EP or human asthma. Results: Most of these genes were tested by several methods including transcription analysis and candidate genes association study. Among these genes: cytochrome P450 1A1 and catenin beta 1 (CTNNB1) are involved in fertility; transforming growth factor beta receptor 3 plays a role in meat quality traits; Wnt family member 2, CTNNB1 and transcription factor 7 take part in adipogenesis and fat deposition simultaneously; plasminogen activator, urokinase receptor (completely linked to AXL receptor tyrosine kinase, r2 = 1) plays an essential role in the successful ovulation of matured oocytes in pigs; colipase like 2 (strongly linked to SAM pointed domain containing ETS transcription factor, r2 = 0.848) is involved in male fertility. Conclusion: These adverse genes susceptible to swine EP may be selected while selecting for economic traits (especially reproduction traits) due to pleiotropic and hitchhiking effect of linked genes. Our study provided a completely new point of view to understand the genetic basis for susceptibility or resistance to swine EP in pigs thereby, provides insight for designing sustainable breed selection programs. Finally, the candidate genes are crucial due to their potential roles in respiratory diseases in a large number of species, including human.
최근 급격한 인터넷의 발전으로 효율적인 네트워크관리를 위해 응용 트래픽 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 관리를 위해 관리자는 트래픽 데이터를 각각 어떠한 응용에서 발생 하였는지 탐지할 수 있어야 한다. 응용을 탐지하기 위한 방법들 중 하나인 통계정보 트래픽 분류방법을 사용하여 트래픽을 분류할 수 있지만, 이러한 통계정보를 그대로 사용하여 분류하기에는 트래픽 수집지점에서 발생하는 패킷 역전, 재전송에 의한 패킷 중복과 같은 문제점들이 있다. 본 논문에서는 응용에서 발생된 트래픽의 탐지 및 분석률 향상을 위해 패킷 역전 문제와 재전송에 의한 패킷 중복 문제를 탐지하고 개선하는 방법론을 제안하였다. 이렇게 제안한 개선 방법론을 실제 트래픽 분석 시스템에 적용시킴으로써 응용별 바이트 기준 최대 4%의 탐지 및 분석률 향상을 보였다. 이는 제안한 방법론이 실제 트래픽 망에 부담을 줄 수 있는 heavy 플로우의 분석에 기여함을 확인하였다.
본 논문은 시뮬레이션을 이용한 DDoS공격 대응기술의 효과성을 평가하기 위한 방법을 제시한다. 미국 국가표준기술연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)에서 제시한 보안목표에 따라 효과성평가모형을 계층적으로 표현하였다. 보안목표, 보안통제, 성과지표에 해당하는 요인들의 가중치 계산을 위해 계층적 분석(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 적용하고, 최하위계층인 성과지표의 기능점수계산을 위해 Arena시뮬레이션모델을 구현하였다. 탐지 및 차단 알고리즘은 네트워크 L4, L7계층 공격에 대한 임계치설정, 시그니쳐기반탐지, 행동(통계)기반탐지 기술을 복합적으로 검증하였다. 제안된 효과성평가모형은 조직마다 상이한 보안목표와 위협에 따라 다르게 설계될 수 있으므로 새로운 보안위협에 대한 대응방안이나 대응기술의 효과성을 평가할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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