무선 센서 네트워크는 감지, 연산 그리고 무선 통신 능력을 갖는 수많은 작은 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크에는 전장 감시, 침입자 추적, 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 분야에서는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건들을 감시하기 위하여, 제한적인 에너지 자원과 연산 능력을 가진 세서 노드들로부터 감지된 데이터를 수집한다. 그러므로 센서 네트워크 응용분야에서의 데이터 수집과 전달, 센서 노드의 효율적인 에너지 소모는 매우 중요하며, 이를 위하여 센서 네트워크를 위한 라우팅, 전력관리, 그리고 데이터 보급 프로토콜들의 설계에서는 이러한 제약 사항들이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 전달을 위한 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드의 트래픽 량, 잔여 에너지 량, 그리고 베이스 스테이션가지의 최단경로를 고려하여 데이터 전송 경로를 결정하여, 센서 네트워크에서의 에너지 효율적이면서도 안정적인 감지 데이터 전송을 가능하게 한다.
무선 센서 네트워크는 소형의 무선 센서노드들로 구성된 네트워크이다. 무선으로 구성된 센서 네트워크는 사물과 환경의 변화를 감지하여 싱크로 전송한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 무선으로 데이터를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모한다. 한정된 에너지 자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터 전송에 이용하는 라디오모듈의 사용을 최소화하여 네트워크 전체의 데이터 전송량을 감소시켜야 한다. 본 논문에서 제안하는 NRMC는 에너지 소모를 줄이기 위해 DPCM, 웨이블릿, 양자화, 가변 길이 부호화를 사용하여 전송되는 데이터의 양을 줄여 라디오모듈을 통한 데이터 전송 횟수를 줄였고, 결과적으로 센서네트워크의 트래픽을 감소시켜 에너지 소모를 줄였다.
산업 제어 시스템 대상 원격 관제 기술은 관리자의 즉각적 대응을 통해 산업 재해 발생 확률 저하를 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 그러나 산업 제어 시스템 원격 관제 기술은 원격의 관리자와 통신하기 위해 외부 네트워크 연결이 필수적이며, 따라서 공격자들에게 기존 산업 제어 시스템에 존재하지 않던 새로운 네트워크 취약점을 노출하게 된다. 산업 제어시스템은 네트워크 취약점을 해결하기 위해 터널링 프로토콜 또는 패킷 암호화 솔루션을 사용하고 있지만, 이러한 솔루션은 패킷 메타데이터를 분석하는 네트워크 트래픽 분석 공격을 방어하지 못한다. 공격자는 네트워크 트래픽 분석을 통해 패킷의 송수신 대상, 통신 빈도, 활성화 상태 등을 알 수 있으며 획득한 정보를 다음 공격을 위한 초석으로 사용할 수 있다. 따라서 기존의 솔루션들이 해결하지 못하는 산업 제어 시스템 네트워크 환경에서 발생하는 잠재적인 문제들을 해결하기 위해 네트워크 트래픽 분석 난이도를 향상시켜 분석을 방어하는 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 패킷 메타데이터를 분석하는 네트워크 트래픽 분석 공격을 어렵게 하고자 패킷 분할 및 병합 기반 네트워크 트래픽 난분석화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 참여자인 관리자와 산업 기기는 각각 일정한 크기의 그룹으로 묶인다. 그리고 원격 관제를 위해 관리자와 산업 기기 간 송수신되는 모든 패킷을 대상으로 분할 노드를 경유하도록 한다. 분할노드는 패킷의 난분석화를 위한 핵심 요소로써, 관리자와 산업 기기 사이에 송수신되는 모든 패킷을 상호 목적 대상 그룹의 개수로 분할한다. 그리고 분할한 패킷 조각에 패킷 식별자와 번호를 부여하여 패킷 조각을 모두 수신한 목적대상이 올바르게 패킷을 병합할 수 있도록 하였다. 그리고 분할노드는 목적 대상이 속한 그룹의 모든 참여자에게 서로 다른 패킷 조각들을 전달함으로써 공격자가 패킷의 흐름을 알 수 없도록 하여 산업 제어 시스템 정보를 수집하는 것을 방어한다. 본 논문에서 제안하는 패킷 분할 및 병합 기반 트래픽 난분석화 기법을 통해 산업 제어 시스템을 대상으로 한 트래픽 분석 공격을 방어함으로써 네트워크 공격의 피해를 줄이고 추가적인 네트워크 공격을 차단할 수 있을 것으로 기대된다.
초고속 인터넷의 보급이 대중화되고 콘솔 게임기와 모바일이 네트워크 게임을 지원하면서 온라인 게임 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 온라인 게임으로 인한 인터넷 트래픽이 꾸준히 증가하고 있다. 게임 네트워크의 설계나 시뮬레이션을 위해서는 온라인 게임 트래픽의 분석이 선행되어야 하기 때문에, 온라인 게임의 트래픽에 관련된 연구가 국내 외에서 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 트래픽 측정과 분석을 위하여 게임 전용 트래픽 측정 및 분석 툴인 GameNet Analyzer를 제작하여 사용하였다. 서로 다른 장르의 게임인 Quake 3, Starcraft, WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 측정하여 플레이어의 수와 게임 플레이 방식에 따른 패킷 크기, 패킷 IAT(inter-arrival time), 데이터 전송률과 패킷 전송률을 분석하고, 측정된 데이터를 이용하여 트래픽을 모델링한다. 이러한 게임 트래픽의 분석이나 트래픽 모델은 효율적인 네트워크 시뮬레이션, 게임 네트워크의 성능 평가, 온라인 게임의 설계 등에 활용될 수 있다.
네트워크 트래픽 세션 데이터를 이용한 공격 분석 및 시각화 방법들은 세션 데이터 내의 송신지 및 수신지 IP주소 및 연결관계를 시각화하여 네트워크 이상 현상들을 감시한다. 트래픽의 송수신 방향은 이상 현상을 탐지하는데 있어서 매우 중요한 특징이지만, 단순히 송신지와 수신지 IP주소를 좌·우 또는 상·하 대칭적으로 시각화하는 것은 분석을 난해하게 만드는 요소가 된다. 또한, 시계열적인 트래픽 세션들의 시간 특성을 고려하지 않고 시각화 인터페이스를 설계할 경우에는 시간별 보안 상황 정보가 손실되는 위험을 감수해야 한다. 본 논문에서는 방사축을 이용하여 시계열 트래픽 데이터를 시각화하고 IP주소를 네트워크 부분과 호스트 부분으로 분할 및 원통좌표계에 표출시켜 효과적으로 네트워크 공격을 감시할 수 있는 시각화 인터페이스와 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 네트워크 공격을 직관적으로 인지하고 공격 활동을 시간흐름에 따라 파악할 수 있는 장점을 가진다.
Ad-Hoc 네트워크에서 기존의 On-Demand 방식의 라우팅 프로토콜은 네트워크에서 현재 사용 중인 경로가 혼잡하어라도 네트워크 토폴로지가 변하기 이전에는 새로운 경로를 찾지 못하므로 노드의 이동성이 낮은 환경에서는 트래픽이 특정노드로 집중되는 문제가 발생한다 또한 노드들의 이동성이 낮아 네트워크가 안정된 상태인 경우 특정 노드의 트래픽이 고려되지 않은 상태에서 최단 경로만을 선택하여 데이터를 전송하기 때문에 특정노드에 트래픽이 집중되어 전송지연 및 과도한 에너지 소비를 발생시킨다는 문제점을 갖는다. 이런 특정 노드의 과도한 에너지 소비를 차단하여 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 효과적인 방법을 찾기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 DSR에 에너지 소비율을 기반으로 경로설정 및 대체경로 설정기능을 추가한 ECLB(Energy Consumption based Load Balancing Method)를 제안한다. ECLB는 현재의 단위시간당 처리되는 패킷수와 과거의 평균 패킷처리율을 바탕으로 에너지 임계치(energy threshold)를 설정하고 이를 바탕으로 최적의 경로를 설정한다. 또한 계속적으로 동일 전송 경로를 사용함으로 인한 특정노드에 대한 에너지 소모의 심화와 전송지연을 최소화하기 위해 과중한 트래픽 상태를 분산시킬 수 있는 대체경로를 이용하여 데이터 집중에 따른 손실을 최소화시킨다.
인터넷 트래픽의 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)은 24%(유선 트래픽이 21%, 모바일 트래픽이 68%)로 예상되지만, 인터넷 트래픽을 처리하는 칩셋의 성능 연평균성장률은 14% 정도로 예상되고 있다. 이에 따라, 증가하는 인터넷 트래픽과 이를 처리하는 칩셋의 성능 사이에 격차(Forwarding Gap)가 발생하고 있는 상황이다. 이런 격차를 줄이기 위해 시작된 연구기술이 데이터 플레인 가속화(DPA: Data Plane Acceleration) 기술이다. 본고에서는 데이터 플레인 가속화 기술로 최근 공개 소프트웨어로 발표된 인텔의 DPDK(Data Plane Development Kit)기술과 Linaro의 ODP(Open Data Plane)기술을 중심으로 고속 네트워크 패킷처리를 위한 데이터 플레인 가속화 기술동향을 소개한다.
무선 센서 네트워크는 소형의 무선 센서노드들로 구성된 네트워크이다. 무선으로 구성된 센서 네트워크는 사물과 환경의 변화를 감지하여 싱크로 전송하게 된다. 무선 센서 네트워크에서 센서노드는 무선으로 데이터를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모한다. 한정된 에너지 자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터 전송에 이용하는 라디오모듈의 사용을 최소화하여 네트워크 전체의 데이터 전송량을 감소시켜야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 에너지 소모를 줄이기 위해 DPCM, 웨이블릿, 양자화, 가변 길이 부호화를 사용하여 전송되는 데이터의 양을 줄여 라디오모듈을 통한 데이터 전송 횟수를 줄였고, 결과적으로 센서 네트워크의 트래픽을 감소시켜 에너지 소모를 줄였다.
시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.
과거에는 IP기반으로 허가되지 않은 네트워크 접근을 차단하는 침입차단시스템, 그리고 악성 코드 패턴을 통해 알려진 공격을 탐지하는 침입탐지시스템이 정보보호시스템의 주류를 이루었다. 그러나 최근들어 웜과 같은 악성코드의 확산속도와 피해가 급속히 증가하면서, 알려지지 않은 이상 트래픽에 대한 탐지관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개별시스템이 아닌 네트워크 관점에서의 트래픽 통계정보를 이용하는 탐지 방법들이 주류를 이루고 있는데, 실제 검증을 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터나 실험에 적합한 통계정보를 확보하는데는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 연구에서 도출된 공격탐지 기법을 검증하기 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터와 시계열 같은 통계정보 추출 기법을 제시한다. 또한 혼합된 트래픽의 유효성을 확인하여, 탐지실험에 적합함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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