• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1284-1297
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• 2019

The network environment is presently becoming very increased. Accordingly, the study of traffic classification for network management is becoming difficult. Automatic signature extraction system is a hot topic in the field of traffic classification research. However, existing automatic payload signature generation systems suffer problems such as semi-automatic system, generating of disposable signatures, generating of false-positive signatures and signatures are not kept up to date. Therefore, we provide a fully automatic signature update system that automatically performs all the processes, such as traffic collection, signature generation, signature management and signature verification. The step of traffic collection automatically collects ground-truth traffic through the traffic measurement agent (TMA) and traffic management server (TMS). The step of signature management removes unnecessary signatures. The step of signature generation generates new signatures. Finally, the step of signature verification removes the false-positive signatures. The proposed system can solve the problems of existing systems. The result of this system to a campus network showed that, in the case of four applications, high recall values and low false-positive rates can be maintained.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1301-1308
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• 2016

인터넷 속도의 증가와 다양한 응용의 개발로 인해 인터넷 사용자와 이들이 발생시키는 인터넷 트래픽의 양이 급격히 증가하고 있다. 트래픽 분석에 있어서 트래픽 응용 식별 방법은 페이로드 시그니쳐에 의존적이기 때문에 시그니쳐의 구성이나 개수에 따라 높은 부하와 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 응용 식별을 위한 페이로드 시그니쳐의 중요도를 평가하는 방법과 이를 바탕으로 높은 효율의 시그니쳐를 탐색하는 방법을 제안한다. 각 시그니쳐 별로 3가지 기준을 바탕으로 가중치를 계산하고 계산된 가중치와 시그니쳐 맵을 통해 고효율의 시그니쳐 세트를 탐색한다. 제안하는 방법을 실제 트래픽에 적용했을 때 기존 대비 약 4배의 응용 식별 능력을 가진 높은 효율의 시그니쳐들을 정의할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권5호
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• pp.368-376
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• 2013

최근 급격한 인터넷의 발전으로 효율적인 네트워크관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 분석 방법의 한계점을 보완하기 위하여 행위기반 시그니쳐를 이용한 응용 트래픽 분석 방법을 제안한다. 행위기반 시그니쳐는 기존에 제안된 다양한 트래픽 특징을 조합하여 사용할 뿐만 아니라, 복수 개 플로우들의 첫 질의 패킷을 분석 단위로 사용한다. 제안한 행위기반 시그니쳐의 타당성을 검증하기 위해 국내외 응용 5종을 대상으로 정확도를 측정결과, 모든 응용에서 100% Precision을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.575-585
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• 2015

응용 레벨 트래픽 분류는 안정적인 네트워크 운영과 자원 관리를 위해서 필수적으로 요구된다. 트래픽분류에 있어 페이로드 시그니쳐 기반 응용 레벨 트래픽 분류 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에 서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키고 시그니쳐 개수가 증가 할수록 트래픽의 발생 특징과 각 시그니쳐의 가치를 반영하지 않은 매칭 방법 때문에 분석 속도가 감소하는 단점이 있다. 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반 응용 트래픽 분석 속도의 향상을 위하여 각 페이로드 시그니쳐 별 트래픽 분석 효율을 고려하여 리스트에 존재하는 시그니쳐 순서를 재정렬 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재정렬되지 않은 시그니쳐 리스트를 적용했을 때 보다 평균 30%정도의 분석 속도 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.98-107
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• 2017

오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권7호
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• pp.2261-2280
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• 2014

Recently, network traffic has become more complex and diverse due to the emergence of new applications and services. Therefore, the importance of application-level traffic classification is increasing rapidly, and it has become a very popular research area. Although a lot of methods for traffic classification have been introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in real-time application-level traffic classification. In this paper, we propose a novel application-level traffic classification method using payload size sequence (PSS) signature. The proposed method generates unique PSS signatures for each application using packet order, direction and payload size of the first N packets in a flow, and uses them to classify application traffic. The evaluation shows that this method can classify application traffic easily and quickly with high accuracy rates, over 99.97%. Furthermore, the method can also classify application traffic that uses the same application protocol or is encrypted.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권8호
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• pp.615-622
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• 2013

페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법에서 정확한 시그니쳐는 분석 성능을 높이는데 있어 필수적이다. 하지만 정확한 시그니쳐를 생성하기 위한 수동생성 방법에는 한계가 있다. 따라서 이를 극복 하기 위해 페이로드 시그니쳐를 자동생성하기 위한 페이로드 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 또한 프로토콜 필터를 이용한 응용의 프로토콜 인식을 통해 시그니쳐 자동 생성의 효율성을 향상 시키고, 프로토콜 별 응용의 페이로드 시그니쳐를 자동 생성하여 세분화된 분석에 적용 할 수 있는 페이로드 시그니쳐 자동 생성 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 타당성을 검증하기 위해 수동 생성 시그니쳐와 자동 생성 시그니쳐의 비교 및 프로토콜 별 자동 생성 시그니쳐를 통해 시스템의 타당성을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권1호
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• pp.99-108
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• 2010

네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽의 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐를 수작업으로 추출하는 과정은 응용프로그램 및 응용 프로토콜에 대한 선행적인 분석이 필요하기 때문에 많은 시간과 인력이 요구된다. 또한 응용프로그램의 통합, 변경, 출현은 시그니쳐의 유지 및 관리에 대한 복잡성을 증대시킨다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램의 페이로드 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안하여 시그니쳐 생성 효율을 향상시키며, 응용프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처할 수 있는 페이로드 시그니쳐 갱신 시스템을 구축하여 지속적으로 시그니쳐 유지, 관리가 가능하도록 하였다. 또한 학내망에 적용하여 제안한 시스템의 실용성을 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.19-33
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• 2011

효율적인 네트워크 관리를 위한 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 헤더 기반 분석 방법론은 기존 분석 방법론의 한계점들분석 오버헤드, 페이로드 암호화 등)을 극복하기 위해 응용 트래픽의 헤더 정보를 시그니쳐로 추출{IP address, port number, transport layer protocol TCP/UDP)}하여 트래픽을 분석한다. 헤더 기반 트래픽 분석 방법론은 헤더 정보를 사용하기 때문에 많은 양의 시그니쳐가 추출된다. 따라서 최적의 시그니쳐를 유지할 수 있는 관리 방법이 필요하다. 본 논문에서는 시그니쳐로 분석된 트래픽의 특성과 시그니쳐의 분석이력을 이용하여 최적의 시그니쳐를 관리하는 방법론을 제안한다. 또한, 실험과 검증을 통하여 헤더 시그니쳐 관리 방법의 타당성을 증명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권4호
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• pp.191-199
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• 2014

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.