네트워크의 급속한 성장과 함께 사용자들이 사용하는 서비스들의 고속화와 이들에 대한 QoS 보장이 주요한 관심이 되고 있다. 이러한 이유로 네트워크의 자원을 더욱 효과적으로 관리하여 사용자들의 요구 사항을 만족시키기 위한 방편으로 네트워크 응용 서비스에 대한 관리가 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 자원의 효율적인 사용과 더불어 사용자 관점의 응용 서비스를 더욱 효율적으로 관리하기 위해 네트워크상의 응용 서비스 트래픽을 추출하기 위한 방법론을 제시하였고 이를 토대로 RMON MIB을 사용하여 LAN 상의 응용 서비스의 트래픽을 관리하기 위한 분석 파라미터와 그 알고리즘을 도출함으로써 관리자로 하여금 손쉽게 응용 서비스의 트래픽을 추출하고 분석하는 응용 서비스 관리자 시스템을 연구하였다.
네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽의 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐를 수작업으로 추출하는 과정은 응용프로그램 및 응용 프로토콜에 대한 선행적인 분석이 필요하기 때문에 많은 시간과 인력이 요구된다. 또한 응용프로그램의 통합, 변경, 출현은 시그니쳐의 유지 및 관리에 대한 복잡성을 증대시킨다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램의 페이로드 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안하여 시그니쳐 생성 효율을 향상시키며, 응용프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처할 수 있는 페이로드 시그니쳐 갱신 시스템을 구축하여 지속적으로 시그니쳐 유지, 관리가 가능하도록 하였다. 또한 학내망에 적용하여 제안한 시스템의 실용성을 증명하였다.
오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.
최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.
SIP 프로토콜은 멀티미디어 통신 세션을 생성, 삭제, 변경할 수 있는 프로토콜로 높은 간결성, 확장성 등 장점을 가지고 있다. 최근 인터넷전화의 대부분이 SIP 프로토콜을 사용하는 등 SIP 프로토콜의 사용이 많이 보편화 되었으나 그만큼 보안에 대한 위협 또한 중요한 문제가 되고있다. SIP는 응용계층 프로토콜로, 기존의 IP기반 보안 기술로는 공격 탐지/차단에 한계가 있을 수 있어 SIP 전용의 보안 기술 및 장비의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 SIP 트래픽의 응용계층 정보 통계를 통하여 DDoS 공격트래픽 행위 특성을 분석하고 이를 정상 트래픽과 구분, 탐지하는 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 자체 테스트 망 구축과 SIP DDoS 공격 에뮬레이션을 통해 검증한다.
분산 환경의 않은 멀티미디어 응용들은 연속적 음성/화상 자료들을 위한 실시간 특성을 가지는 패킷들을 생성하고, 실시간 태스크 스케줄링 이론에 따라 이들을 전송한다. 본 논문에서는 광대역폭 통신망을 기반으로 하는 분산 멀티미디어 응용의 연속 미디어를 위한 트래픽의 특성을 모델링하고, 보다 사용자의 요구에 따른 서비스 질의 보장을 위하여 비선점적 경성 실시간 태스크 스케줄링 이론인 PDMA 알고리즘을 도입한다. 또한 응용 시스템의 고 품질 서비스를 유지하기 위하여 새로운 트래픽 발생 요청이 현재 진행 중인 서비스 내용에 영향을 주지 않도록 제어하는 사용권 제어 기법을 제안한다. 제안하는 사용권 제어 기법은 PDMA 알고리즘을 위한 충분조건식이기 때문에 이를 만족하는 메시지 집합에 대하여 PDMA 알고리즘은 항상 실행가능한 스케줄을 찾을 수 있다. 따라서, 새로운 요청을 포함하는 전체 메시지 집합이 제안하는 사용권 제어 기법의 조건들을 만족하면, 새로운 요청에 의한 트래픽의 발생을 허용한다. 그렇지 않은 경우 새로운 요청을 거절한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 사용권 제어 기법을 이용하는 스케줄링의 실용성을 입증하기 위한 모의실험 결과를 보인다.
네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.
네트워크 트래픽이 복잡, 다양해짐에 따라 발생하는 네트워크 보안문제 해결을 위해 다양한 암호화 프로토콜 중 하나인 SSL/TLS가 널리 사용되고 있다. 하지만 현재의 트래픽 분석 시스템은 암호화 트래픽을 프로토콜 레벨에 한정적으로 분석하고 있는 실정이다. 효과적인 네트워크 자원 관리를 위해서는 암호화 트래픽에 대한 서비스 단위 분석이 요구된다. 본 논문에서는 SSL/TLS 암호화 응용 트래픽의 페이로드 시그니쳐를 자동으로 추출하고, 이를 바탕으로 네트워크 트래픽 상에서 SSL/TLS 응용 서비스를 식별하는 방법을 제안한다. 이는 암호화 세션이 맺어질 때 초기에 발생하는 SSL/TLS Handshake 중 인증서 교환 레코드의 인증서 발행 대상정보를 시그니쳐로 이용하여 서비스를 식별을 하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 95%에 가까운 SSL/TLS 트래픽을 분석 하였으며, 이 때 추출한 시그니쳐를 별도의 트래픽 트레이스에 적용시켜 각 서비스 별로 최대 95%의 정확도를 내어 그 성능과 가능성을 증명하였다.
멀티미디어 스트리밍에서 유니캐스트 방식은 사용자 수가 증가함에 따라 트래픽이 증가하게 되어 추가적인 비용 부담이 있게 된다. 멀티캐스트 방식은 이러한 문제점을 해결할 수 있으나 클라이언트의 접속과 제어정보를 가질 수 없으며, 현재 대부분 라우터들이 유니캐스트 방식만을 지원하고 있는 실정이다. 또한, 다른 ISP 사업자간에는 서비스를 받을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 원격 화상교육을 위한 유니캐스트 방식과 P2P를 응용한 트래픽 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 컨트를 에이전트에 의해 스트림 서버의 트래픽이 감소되고,네트워크의 비용을 줄일 수 있다. 이 시스템은 JMF와 응용 소프트웨어를 이용하여 원격 화상교육을 시연함으로써 본 시스템의 타당성을 검증하고 분석하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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