초록
본 논문에서는 수 Gbps 네트워크 트래픽에서 실시간 침입 탐지를 위한 패턴 매칭 방법인 MDPI를 제안한다. MDPI는 패킷 전달 순서가 유지되지 않는 경우 버퍼링, 재배열 및 재조립에서 발생하는 오버헤드 문제를 해결하기 위해 독립 부분 매칭에 의한 행렬 기반의 패턴 매칭 방법이다. MDPI는 SNORT 룰셋(Rule Set)의 평균 길이인 17바이트의 경우 w=4 바이트에서는 61%, w=8 바이트인 경우는 50%의 TCAM 메모리 효율이 증가되었다. 또한 MDPI는 10.941Gbps 패턴 검사 속도와 5.79 LC/Char 하드웨어 자원을 소모함으로써 하드웨어 복잡성 대비성능 측면에서 최적화된 결과를 얻었다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 비용 절감에 의해 가격 효율적인 고성능 침입 탐지 기술을 제안한다.
In this paper, we propose a matrix based real-time pattern matching method, called MDPI, for real-time intrusion detection on several Gbps network traffic. Particularly, in order to minimize a kind of overhead caused by buffering, reordering, and reassembling under the circumstance where the incoming packet sequence is disrupted, MDPI adopts independent partial matching in the case dealing with pattern matching matrix. Consequently, we achieved the performance improvement of the amount of 61% and 50% with respect to TCAM method efficiency through several experiments where the average length of the Snort rule set was maintained as 9 bytes, and w=4 bytes and w=8bytes were assigned, respectively, Moreover, we observed the pattern scan speed of MDPI was 10.941Gbps and the consumption of hardware resource was 5.79LC/Char in the pattern classification of MDPI. This means that MDPI provides the optimal performance compared to hardware complexity. Therefore, by decreasing the hardware cost came from the increased TCAM memory efficiency, MDPI is proven the cost effective high performance intrusion detection technique.