방송 통신의 융합에 따라 차세대 멀티미디어 서비스인 IPTV 서비스가 각광받고 있다. IPTV 서비스는 무한한 채널수용과 미디어의 확장, 품질이 보장되는 서비스의 형태로 발전되면서 기존 네트워크의 트래픽 증가와 서비스 특성에 맞는 품질제어 기술들이 요구되고 이에 따라 플로우별 서비스 품질 제어 기술이 필요하게 되었다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 IP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘 및 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 멀티미디어 서비스의 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 각 서비스가 요구하는 목표 패킷 손실률을 유지시킬 수 있는 QoS적응형 플로우 기반 AQM (Active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.
최근 대다수 피싱사이트는 원시사이트(피싱사이트가 사칭하는 기관의 공식 웹사이트)와 유사하게 보이기 위해 원시사이트의 이미지, 게시글 등 컨텐츠를 링크하여 화면에 표시한다. 본 논문은 이러한 유형의 피싱사이트에 사용자가 접속하는 경우 피싱사이트의 URL이 HTTP referer 헤더필드를 통해 원시사이트로 유입되는 특성을 이용하여 피싱사이트를 실시간 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 원시사이트에 유입된 HTTP 트래픽을 아웃오브패스 (out-of-path) 방식으로 수집하여 분석함으로써 홈페이지 실운영 환경에 대한 영향을 최소화하였으며, 원시사이트를 참조한 웹 사이트의 URL에 대해 휴리스틱 분석을 실시함으로써 피싱사이트를 실시간으로 탐지할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템을 피싱사이트 표적이 되고 있는 국내 모 기관 홈페이지에 적용한 결과 6일 동안 40개의 피싱사이트를 탐지하였다.
교통체증은 도시지역에서 심각한 경제적, 사회적 비용을 초래하는 원인으로 간주되고 있다. ITS기법은 첨단 센싱, 컴퓨팅, 그리고 통신기술을 이용해 교통체증을 경감시킬 수 있는 훌륭한 수단이다. 본 연구는 차량과 주변 인프라 그리고 차량 간의 무선통신을 통한 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템의 프레임워크를 제안하고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 그 효과를 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석하고자 한다. 본 논문의 연구결과로서는 교통류, 무선통신 라디오 레인지 그리고 통신차량의 보급률 등에 따라 제안된 첨단통행자정보시스템은 교통사고로 야기된 정체지역을 우회할 수 있는 최적의 노선을 제공함으로써 운전자의 통행시간을 줄여주는 효과를 보였다. 다양한 연구 환경에서도 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템은 거의 동일한 효과를 보였는바, 분산식 첨단통행자정보시스템은 고가의 건설비와 설치 운영비를 요구하는 중앙제어식 첨단통행자정보시스템을 대신할 수 있는 시스템으로 기대된다.
효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다.
현재 우리나라에서는 매일 막대한 양의 교통 데이터가 측정장치들로부터 수집되고 있으나 오류 데이터와 누락된 데이터들이 상당히 많은 실정이다. 더구나 이러한 데이터는 중요한 분석의 대상이 될 수 있음에도 불구하고 일정 시간이 지나면 삭제되고 있다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 교통 데이터를 지속적으로 누적하여 다차원 모델로 저장하면서 데이터의 품질을 결정하는 유효성과 완전성을 높이면서 what-if 분석 기능을 지원하는 일련의 자료처리 과정을 제공하는 통합 교통이력 데이터베이스 시스템의 구현을 설명한다. 구현된 시스템에서는 다양한 오류 및 누락 데이터 패턴들을 보정하는 기법들을 제공하며, what-if 분석 기능은 다양한 데이터 정제 및 가공 과정들에 관련된 환경변수와 일련의 처리 과정들의 조합을 융통성 있게 정의하도록 함으로써 다양한 상황들을 가정하고 실험하여 결과를 분석할 수 있게 해준다. 이러한 what-if 분석 기능은 교통 데이터의 활용도를 획기적으로 높여주며 외국의 교통데이터 시스템들에서도 제공하지 못하고 있다. 교통이력데이터를 정제한 실험결과 매우 우수한 유효성 및 완전성을 가진 교통 데이터를 생성함을 확인하였다.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.
일반적으로 사용되는 고속도로 합류부 영향권은 합류지점을 중심으로 상류 100m, 하류 400m를 포함하는 총 500m로 정의된다. 그러나 실제 합류부의 교통류특성은 하류부보다는 상류부에 합류영향이 크게 미치는 것으로 관찰된다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 우측합류부 및 좌측합류부를 대상으로 차량간 상충으로 정의되는 난류현상을 이용하여 고속도로 합류부의 영향권을 분석하였다. 약 500m 간격으로 설치되어있는 현재의 교통류검지체계의 한계를 극복하기 위하여 동일한 도로조건의 합류부지점에 설치되어있는 교통류검지기를 통하여 수집된 원시데이터를 이용하였다. 각 지점별 데이터를 유사한 교통 조건으로 구분하기 위하여 도로의 서비스수준을 기준으로 총 72시간의 데이터를 분류하였다. 교통류 난류현상의 분석기준을 속도의 표준편차로 규정하고 분석한 결과, 우측합류부와 좌측합류부 모두 합류부의 직접 영향을 받는 구간으로 상류부 300m에서 하류부 400m까지 약 700m 구간이 도출되었으며 이는 기존의 영향권보다 상류부로 200m확장된 영역을 포함하는 결과이다.
네트워크 환경의 발달과 더불어 DDoS 공격이나 웜 공격이 증대되고 있다. 다양한 공격의 증가뿐만 아니라 최근에는 공격이 발생하면 급속히 피해가 확산된다. 피해 속도가 빨라지는 이유 중의 하나는 피해 시스템이 공격자가 되기 때문이다. 그러나 만약 피해 시스템이 또 다른 공격 시스템이 되는 것을 차단할 수 있다면, 공격이 확산되는 속도를 늦출 수 있다. 본 논문에서는 감염된 시스템이 비정상적으로 많은 트래픽을 발생시키는 것을 탐지하기 위하여 특정 주소를 갖는 시스템으로 일정 기간 동안 들어오고 나간 인바운드 패킷과 아웃바운드 패킷의 양을 비율로 나타내어 트래픽 흐름을 분석한다. 그리고 B-클래스 네트워크에서 추출한 트래픽 샘플데이터를 이용하여 트래픽 흐름을 분석하여 감염된 시스템을 탐지할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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