• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.95-101
• /
• 2019

Sensor application systems for remote monitoring and control are required, such as the establishment of databases and IoT service servers, to process data being transmitted and received through radio communication modules, controllers and gateways. This paper designs and implements database server, IoT service server, data processing middleware and IoT management system for IoT based services based on the controllers, communication modules and gateway middleware platform developed. For this, we firstly define the specification of the data packet and control code for the information classification of the sensor application system, and also design and implement the database as a separate server for data protection and efficient management. In addition, we design and implement the IoT management system so that functions such as status information verification, control and modification of operating environment information of remote sensor application systems are carried out. The implemented system can lead to efficient operation and reduced management costs of sensor application systems through site status analysis, setting operational information, and remote control and management.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.259-266
• /
• 2012

악의적인 용도로 사용되는 Rogue AP는 인가되지 않은 AP를 설치하여 패킷 스니핑, Man-In-The-Middle Attack과 같은 다양한 공격에 이용되고 있다. 또한 기업 내에서는 3G망을 통한 자료유출을 목적으로 사용되기도 하며, 의도적이지 않더라도 인가되지 않은 AP는 보안사고의 발생 요인이 된다. 본 논문에서는 RTT(Round Trip Time) 값을 통해서 3G망을 사용하는 인가되지 않은 AP를 탐지하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 일반적인 방법으로 설치된 AP와 3G망을 사용해서 설치된 AP를 성공적으로 분류가 가능함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제28권2호
• /
• pp.251-261
• /
• 2001

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에는 많은 부하가 걸리고 있으며 스위칭 기술은 라우팅 보다 빠르게 데이터를 전송하면서 라우터 병목 현상을 줄일수 있다. 따라서 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트워크가 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서는 흐름 분류와 캐쉬 테이블 관리가 중요하다. 흐름 분류는 패킷을 스위칭으로 전송할 것인지 그렇지 않으면 기존 라우팅으로 전송할 것인지를 결정하는 부분인데 이러한 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하는 곳이 캐쉬 테이블이다. 이런 캐쉬 테이블이 크면 클수록 많은 패킷을 스위칭 할 수 있고 스위칭 설정 비용을 줄일 수 있기 때문에 캐쉬 테이블은 클수록 좋으나 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 적절한 캐쉬 테이블 관리가 필요하다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 요구되어 진다. 본 논문에서는 레이블 스위칭을 위한 여러 캐쉬 대체 기법들을 소개하고 제안한다. 첫째로 스위칭 용량에 한계가 없을 경우 FIFO, LFC, LRU,기법을 평가하고 우선순위 LRU 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 둘째로 스위칭 용량에 한계가 있을 경우 LFC-LFC, LFC-LRU, LRU-LFC, LRU-LRU 기법이 한계가있을 경우 LRU-가중치 LRU 기법이 가장 나은 성능을 보였다

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제15C권5호
• /
• pp.351-358
• /
• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.29-39
• /
• 2021

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제33권3호
• /
• pp.201-217
• /
• 2006

본 논문에서는 실제 인터넷 백본으로부터 일주일간 캡쳐한 트래픽을 대상으로 기초 통계 분석을 하고, 여기서 발생한 이상트래픽을 분석한다. 이상트래픽은 국외에서 국내로 유입되는 UDP 기반 트래픽에서 나타났다. 트래픽 자료에 대한 탐색적 분석 결과 packets/sec 분포와 bytes/sec 분포에서 이상트래픽이 발생할 경우에 나타나는 새로운 형태의 특성이 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 이상트래픽의 원인이 되는 플로우를 분류하기 위하여 자율학습(unsupervised learning) 방법의 하나인 분류분석(k-means clustering)을 이용하였으며, 분류된 플로우의 특성분석을 토대로 발생한 이상트래픽은 DoS 공격의 일종에 의한 것으로 결론지었다. 또한 본 연구에서는 이상트래픽의 원인이 되는 플로우의 존재 시점을 탐지하기 위하여 새로운 기법을 제시한다. 제시된 기법은 분포적합검정(goodness of fit test)의 한 방법인 Cramer-Von-Misses 검정에서 쓰이는 통계량에 바탕을 두고 있으며 1초 단위의 탐지기법이다. 제시된 기법의 응용 결과, 이상트래픽의 존재 시점으로 판단된 시점과 DoS 공격으로 판단된 플로우들의 시점이 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제34권4호
• /
• pp.246-255
• /
• 2007

다량의 네트워크 대역폭을 소모하는 P2P 응용 프로그램 트래픽을 차단하기 위해, 학내망 혹은 기업망의 방화벽에는 상례적으로 P2P 트래픽 차단 규칙들이 등록되고 있다. 하지만 포트 번호만을 사용하는 단순한 차단 규칙들은 'Port Hopping' 등의 기법으로 방화벽을 우회하거나, HTTP 기반 인터넷 디스크 서비스 등으로 위장된 P2P 응용의 트래픽은 차단해 내지 못한다. 이러한 트래픽을 올바르게 식별하고 차단하기 위해서는 페이로드 시그너춰(payload signature) 기반의 패킷 식별 방법을 사용하여야 하며, 현재 상당수의 IDS 시스템들이 이를 지원한다. 하지만 이 방법은 정확도가 높고 간단하게 적용될 수 있는 반면, 시그너춰를 찾는 작업 자체의 난이도가 높아서 시그너춰의 목록을 최신 상태로 유지하는 것이 어렵다. 그러므로 이 방법이 효율적으로 운용되기 위해서는 패킷의 페이로드(payload)로부터 시그너춰를 자동 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 디스크 형태로 서비스되는 P2P 응용 프로그램의 시그너춰를 자동 추출하는 방안을 소개하고, 해당 방안을 충남대학교 학내망에 적용한 사례를 보인다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.265-277
• /
• 2015

ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast)는 차세대 항행시스템 CNS/ATM (communication, navigation and surveillance/air traffic management)의 핵심기술로 위성항법시스템 정보를 이용하여 자신의 위치 정보를 자동으로 방송하며, 기존 레이더 시스템에 비해 지형에 의한 제약이 적고 갱신 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. EUROCONTROL에서는 항공관제시스템에서 ADS-B 메시지를 교환하기 위하여 표준 감시자료 포맷 ASTERIX (all purpose structured eurocontrol surveillance information exchange) CAT.021을 정의하였다. 그러나 ASTERIX CAT.021은 업데이트 주기가 빠르고 이전 버전과 호환이 되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 ASTERIX CAT.021의 버전과 관계없이 효율적으로 메시지를 처리하는 모듈을 설계 및 구현하였다. 구현 모듈은 네트워크로부터 수신한 메시지를 수집하여 패턴을 생성하고, 이후 수신 메시지는 패턴에 따라 정의된 루틴으로 처리한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권2호
• /
• pp.163-168
• /
• 2003

이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권7호
• /
• pp.1339-1346
• /
• 2015

응용 레벨 트래픽 분석은 네트워크의 효율적인 운영과 안정적인 서비스 제공을 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 다른 방법론에 비해 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 시그니쳐가 페이로드에 매칭 되는 범위와 패킷의 순서 그리고 방향성과 같은 Offset value을 자동으로 추출하고 활용하여 시그니쳐를 매칭 유형별로 분류한다. 유형별로 분류된 시그니쳐에 최적화된 탐색범위를 지정하여 탐색범위를 최적화함으로써 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법의 처리 속도를 향상 시키는 방법을 제안한다.