Software Defined Network (SDN) is a new technology in computer network area which enables user to centralize control plane. The security issue is important in computer network to protect system from attackers. SYN flooding attack is one of Distributed Denial of Service attack methods which are popular to degrade availability of targeted service on Internet. There are many methods to protect system from attackers, i.e. firewall and IDS. Even though firewall is designed to protect network system, but it cannot mitigate DDoS attack well because it is not designed to do so. To improve performance of DDOS mitigation we utilize another mechanism by using SDN technology such as OpenFlow and sFlow. The methodology of sFlow to detect attacker is by capturing and sum cumulative traffic from each agent to send to sFlow collector to analyze. When sFlow collector detect some traffics as attacker, OpenFlow controller will modify the rule in OpenFlow table to mitigate attacks by blocking attack traffic. Hence, by combining sum cumulative traffic use sFlow and blocking traffic use OpenFlow we can detect and mitigate SYN flooding attack quickly and cheaply.
교통량, 교통밀도, 교통류 속도 등, 교통류 변수에 대한 현재까지의 불확실한 정의와 연속적 파동방정식의 거시적 교통류 해석상의 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위해 교통류 변수들에 대한 새로운 확률적 정의를 제시하고 이들의 성격을 규명하였다. 이러한 새로운 교통류 변수들에 대한 새로운 정의를 바탕으로 미시적 운전자 행동을 세밀하게 수용할 수 있고 많은 교통환경에서 연속적 파동 방정식을 대체하여 교통류 변수들과 통행시간을 예측할 수 있는 미분방정식 체계를 확률 미분방적식을 이용하여 도출하였다. 도출된 미분 방정식을 단일 차량의 시공 괘적에 적용해 보았다.
본 논문에서는 고속도로 통행량을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 통행량에 대한 누적분포함수를 이용한 동적 예측 알고리즘을 제시한다. 여기서 누적분포함수의 근사함수를 수치적 방법인 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline) 보간법과 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 통해 얻는다. 이 알고리즘은 금융수학에서 활용하는 누적 분포함수를 이용한 난수 생성 알고리즘을 통행량 예측에 알맞도록 새롭게 구조화한 것이다. 이 알고리즘으로 고속도로 통행량을 시뮬레이션하면 실제 통행량과 매우 흡사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 고속도로뿐만 아니라 통행량 예측이 필요한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 새로운 알고리즘이다.
PURPOSES : This study analyzed the lane-by-lane traffic flow characteristics in Korea by using real-world data, including congestion levels, for 2-, 3-, and 4-lane freeways. METHODS : On the basis of a literature review, lane flow and speed characteristics were analyzed using flow measurements and speed ratios. In addition, the effect of congestion levels on traffic flow were visualized using rescaled cumulative plots. RESULTS : Driver behavior varied depending on the congestion level. During free-flow conditions, the lane-use ratio of individual lanes varied largely, whereas during congestion, the ratio was nearly the same for all lanes (i.e., equilibrium). During maximum-flow and congestion conditions, the median lane was used more than the shoulder lane, whereas during all other conditions, the shoulder lane had a higher lane-use ratio. In 3- or 4-lane freeways, the lane-use ratio of the median lane always exceeded 1 and was the highest during free-flow conditions. CONCLUSIONS : The results of the present analysis can be used as an index to predict congestion before a lane is overcapacitated. Moreover, the results can be applied in variable lane guidance systems, such as car navigation systems and variable message displays, to control traffic flow.
본 연구는 Daganzo가 돌발상황 검지를 위해 1997년에 제안한 삼연속 검지기 단순화 해법을 통계적 모형으로 구현하고 이에 대한 통계적 적합성 검증을 목적으로 한다. 본 연구는 삼연속 검지기 단순화 해법의 계산과정을 정리하였으며, 이를 통계 프로그래밍을 활용해 구현하였다. 먼저 진출입부가 존재하지 않는 고속도로 본선의 검지기 자료를 활용하여 본 해법을 적용하였다. 그리고 삼연속 검지기 단순화 해법의 통계적 검정을 위해 충격파에 의한 교통량의 동적 변화를 반영하는 30초 단위 누적교통량을 돌발상황 교통류와 정상 교통류 각각에 대해 추정하고, 실측 누적교통량과의 오차를 통계적으로 비교하였다. 오차검정 결과 돌발상황 검지기법을 통한 누적교통량 추정치는 통계적으로 실측치와 적합성이 높게 나타났으며, 오차 값의 유의성은 사고로 인한 돌발상황 교통류가 정상 교통류에 비해 분산 및 평균이 이질적인 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 Newell, Daganzo의 단순화 교통류 모형의 이론적 연구를 돌발상황 검지로 응용 발전시킨 연구이며, 나아가 다양한 도로조건과 돌발상황 유형에서의 실험을 통한 모형 개선을 향후 과제로 한다.
The purposes of this study are to identify Traffic Flow characteristics and to develop approach delay model of unsignalized intersection based on the travel speed in the conflicting area. The results of this study are as following ; 1. The cumulative frequency distributions of Left-turning speed show a few differences among approaches and they are distributed to lower range of speeds. On the other hand, those of through speed show obvious differences among bounds. The similar results also show in the analysis of Percentile speed. 2. The effectiveness of conflicting movements to travel speed in the conflicting area are analyzed using regression analysis. Left-turning speed model shows that Left-and Right-Conflicting speed. Through-speed model is also developed, when approaching through volume is less than 420vph. 3. Since the lost time due to the acceleration stop, and decelerlation is occured in the conflicting area, approach delay model is delivered using the travel speed models under the condition of small queuing delay.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.428-451
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2010
Traffic matrix-based anomaly detection and DDoS attacks detection in networks are research focus in the network security and traffic measurement community. In this paper, firstly, a new type of unidirectional flow called IF flow is proposed. Merits and features of IF flows are analyzed in detail and then two efficient methods are introduced in our DDoS attacks detection and evaluation scheme. The first method uses residual variance ratio to detect DDoS attacks after Recursive Least Square (RLS) filter is applied to predict IF flows. The second method uses generalized likelihood ratio (GLR) statistical test to detect DDoS attacks after a Kalman filter is applied to estimate IF flows. Based on the two complementary methods, an evaluation formula is proposed to assess the seriousness of current DDoS attacks on router ports. Furthermore, the sensitivity of three types of traffic (IF flow, input link and output link) to DDoS attacks is analyzed and compared. Experiments show that IF flow has more power to expose anomaly than the other two types of traffic. Finally, two proposed methods are compared in terms of detection rate, processing speed, etc., and also compared in detail with Principal Component Analysis (PCA) and Cumulative Sum (CUSUM) methods. The results demonstrate that adaptive filter methods have higher detection rate, lower false alarm rate and smaller detection lag time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2680-2696
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2018
The collaborative content caching system is an effective solution developed in recent years to reduce transmission delay and network traffic. In order to decrease the service end-to-end transmission delay for future 5G ultra-dense networks (UDN), this paper proposes a novel service migration method that can guarantee the continuity of service and simultaneously reduce the traffic flow in the network. In this paper, we propose a service migration optimization model that minimizes the cumulative transmission delay within the constraints of quality of service (QoS) guarantee and network condition. Subsequently, we propose an improved firefly algorithm to solve this optimization problem. Simulation results show that compared to traditional collaborative content caching schemes, the proposed algorithm can significantly decrease transmission delay and network traffic flow.
본 연구에서는 검지기에서 수집가능한 교통정보를 이용한 대기행렬이론 기반 가변속도제어 운영모형과 그 효과를 제시하였다. 모형분석결과 가변속도제어를 실시할 때 총 지체가 3개 영역으로 나뉘어 발생하며, 총 통행시간의 증감없이 총 지체가 감소하였다. 이와 같은 가변속도제어 모형의 효과는 이론적 분석 후 VISSIM 미시 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, SSAM을 이용한 고위험 상충건수 분석이 이루어졌다. 분석결과 총 지체가 감소한 것으로 나타났으나, 총 통행시간이 동일하고 운전자의 희망통행속도는 가변속도제어 유무와 관계없이 동일하므로 실제 총 지체가 줄어든 것으로 볼 수 없다. 하지만 위 가변속도제어 모형은 자유속도 유지시간을 증가시키고, 속도편차발생 주기를 늘렸다. 이는 반복적인 지정체의 규모와 횟수 저감을 통해, 상하류부 교통류간 속도 차이를 줄여줌으로써 고위험 상충건수를 약 36.0% 저감하는 것으로 나타난다. 즉, 본 연구에서 제시한 가변속도제어값을 이용하여 가변속도제어를 실시할 경우 총 지체를 최소화함으로써 고위험 상충건수를 저감하는 안전성 향상효과를 기대할 수 있다.
신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 DSRC로부터 수집된 통행시간에서의 이상치(outlier) 필터링은 필수이다. 통행시간 예측을 위해 사용되는 보편적 기법인 TRANSGUIDE는 특정 분석 시간동안 통행시간의 변동이 크게 발생하는 조건에서 수집데이터의 이상치 제거를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 TRANSGUIDE의 한계점 을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. TRANSGUIDE가 특정 분석 시간대 충분한 데이터 관측이 어려울 경우 Median Absolute Deviation(MAD)를 이용하여 이상치 제거를 위한 새로운 유효 분석 영역을 설정하였다. 새로운 분석 영역 설정 후 특정 시간대 교통 조건하에서 최대 허용 가능한 이상치를 고려한 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 제안하였다. 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 추정하기 위해 과거 데이터와 도로 구간의 특성을 반영하였다. 개발된 알고리즘은 수도권 일반국도 3호선, 2013년 1월 1달간 DSRC 데이터가 존재하는 다차로 일반국도에 적용하였다. 누적상대도수를 이용하여 모형의 정산 수행 후 성능에 대해 정량적 평가를 수행하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 TRANSGUIDE가 특정 조건, 즉 일정 분석 시간동안 교통 조건이 급하게 변동되는 구간에서 이상치 제거에 취한한 점을 보완하는 것으로 판단되었다. TRANSGUDIDE가 특정 조건에서 통행시간 예측이 어려울 경우 본 개발 알고리즘은 활용될 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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