인터넷 보급의 확대와 서비스의 다양화에 따라 사용자 트래픽의 증가와 서비스에 대한 질적인 요구가 증가함으로써 이에 대응하는 인터넷 관리 또한 그 추세를 망 구성요소에 대한 관리뿐만 아니라 서비스나 어플리케이션 측면의 관리로 그 방향을 전환하고 있다. 이러한 추세는 망 관리 시스템의 관리기능 강화를 가져오게 되고 그에 따라 망 관리 트래픽의 증가를 가져오게 된다. 이러한 망 관리 트래픽의 증가는 오히려 사용자 트래픽의 서비스 저하를 가져오기도 한다. 본 논문에서는 관리 어플리케이션들이 발생시키는 관리정보 갱신요구 중에서 중복되는 트래픽을 통합하기 위한 폴링 계층을 해결책으로써 제안한다. 제안한 폴링 계층은 Controller와 Record Table 그리고 Poller 세 가지로써 구성하였다. 그리고 트래픽의 통합에 대한 효율을 높이기 위해서 시간원점이라는 개념을 사용하여 관리정보 갱신요구의 발생이 주기적으로 어긋나는 것을 최대한 억제하도록 하였다. 또한 관리정보의 실시간적인 획득을 위하여 기존 연구에서 트래픽 통합을 위해 제시하였던 대기시간을 줄이기 위한 방안을 제시하였다.
인터넷의 사용자가 증가함에 따라 사용자의 인터넷 작업부하 유형을 파악하고 이를 수리적으로 표현하여 웹사이트에서 송수신되는 트래픽의 형태를 모델링하는데 적합한 통계적 분포를 제시할 필요가 있다. 독립적이고 불규칙적인 트래픽 추세를 고려할 때 어떤 t 시점에서 임의의 외부적 개입이 주어질 경우 파레토 분포를 이용한 수정된 모델을 가지고 트래픽 발생에 어느 정도 영향을 주는지를 알아본다.
현재까지 가입자 트래픽 예측방법은 계량학적 방법중 추세분석 방법을 이용하고 있는데, 이 방법은 급변하는 시장상황이나 지역여건을 고려하지 못하고 하나의 통계적 기술에 의한 획일화된 예측방법으로서 트래픽예측치가 실제 운용트래픽값과는 다소 차이가 있어왔다. 이러한 원인을 제거할 수 있는 하나의 방법으로서 Box-Jenkins 시계열 분석에 의한 트래픽 예측방법을 제안하고자 한다. 이 방법에 대한 이론을 살펴보고, 시뮬레이션을 통하여 얻은 결과를 각각 분석하여 문제점을 파악하고 실측치와 비교분석함으로서 본 논문에서 제안한 방법이 기존방법보다 타당함을 입증하려 하였다.
최근 국가기관, 언론사, 금융권 등에 대하여 분산 서비스 거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격, 악성코드 유포 등 무차별 사이버테러가 발생하고 있다. DDoS 공격은 네트워크 계층에서의 대역폭 소모를 주된 공격 방법으로 정상적인 사용자와 크게 다르지 않는 패킷을 이용하여 공격을 하기 때문에 탐지 및 대응이 어렵다. 이러한 인터넷 비정상적인 트래픽이 증가하여 네트워크의 안전성 및 신뢰성을 위협하고 있어 비정상 트래픽에 대한 발생 징후를 사전에 탐지하여 대응할 수 있는 방안의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 비정상 트래픽 탐지 기법에 대한 현황 및 문제점을 분석하고, 예측방법인 추세 모형, 지수평활법, 웨이브렛 분석 방법 등을 비교 분석하여 인터넷 트래픽의 특성을 실시간으로 분석 및 예측이 가능한 가장 적합한 예측 모형을 이용한 탐지 방법을 제안하고자 한다.
네트워크 설계, 관리, 트래픽 엔지니어링 등을 수행하기 위해서는 우선적으로 인터넷 트래픽을 측정하여 품질(또는 성능)과의 관계 및 트래픽 변화 추세 등을 파악하는 것이 필요하다. 그러나 인터넷 트래픽 특성 및 구조로 인하여 한가지 방법으로는 네트워크 상태를 명확히 측정하는 것이 어려우며, 현재까지 목적에 따라 다양한 방법이 개발되어 시도되는 상황이다. 본 연구는 국내 인터넷 트래픽 상황을 지속적이고 대규모적으로 살펴보고자 하는 목적으로 수행되었다. 본 논문에서는 먼저 인터넷의 품질 또는 트래픽 특성 분석을 위하여 사용되는 측정방법을 그 특성에 따라 분류하고 상기목적을 위해 설계된 인터넷 트래픽 측정 인프라를 구성하는 측정 시스템들과 그 특성을 살펴보고자 한다. 특히 본 측정시스템은 네트워크 성능(품질)과 트래픽 규모에 동시에 초점을 맞추어 설계 제작되었으며, 상시측정, 실시간 데이터 처리, 분석 및 실시간 상황판 제공 기능을 갖고 있다.
이동통신에서는 무선자원의 효율적인 사용을 위하여 variable rate vocoder 및 VoX 기법을 이용한 음성 전송이 일반적 추세이며, 버스티 특성을 갖는 패킷 트래픽의 경우 statistical multiplexing을 이용하여 무선 채널의 사용을 극대화 시킨다. 트래픽 밀도를 나타내는 Erlang 용량은 일정속도의 회선교환 트래픽에 대하여 동시에 점유할 수 있는 dedicated circuit의 수에 기초하는 개념이므로 statistical multiplexing으로 처리되는 데이터 패킷의 트래픽 밀도는 queuing model에 근거한 데이터 스루풋이 현실적이다. 그러나 이동통신 시스템에서 트래픽 특성을 달리하는 circuit 및 패킷 타입의 혼합 서비스가 동시에 제공될 경우 네트워크 planning을 위한 구성 시스템의 용량산정을 위해 트래픽 밀도의 통합적인 표현을 요구한다. 따라서 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환을 통하여 네트워크 구성요소의 용량 산정에 적당한 용량표현을 선택할 수 있다. 본 고에서는 트래픽 처리기로서의 통신시스템을 기술하기 위하여 일반적인 텔레트래픽 시스템 모델과 파라미터를 정의한다. 또한 음성 및 비음성 서비스의 혼합 트래픽 환경에서 트래픽 밀도계산을 위한 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환 관계를 소개한다. 마지막으로 3G1x 무선접속환경에서 음성 및 HSPD 서비스가 공존할 경우 기지국 CE dimensioning에 필요한 혼합 트래픽 Erlang 용량 산출 방법을 기술한다.
인터넷의 대중화로 폭발적으로 증가하는 데이터 및 영상 정보를 수용하기 위해 초고속 전송 시스템이 요구되고 있다. 그림 1은 1996년을 기준으로 통신네트워크의 트래픽 증가 추세를 나타내었다. 데이터를 포함한 총 트래픽은 매년 2배 이상씩 증가하므로 2006년에는 현재보다 100 배 많은 트래픽이 예측된다. 그러므로 2.5 Gb/s 16 ~ 32 채널 WDM (Wavelength Division Multiplexing) 광전송 시스템이 주로 사용되고 있는 현시점과 비교하면 2006년에는 4 Tb/s 이상의 WDM 광전송 시스템이 필요할 것이다. (중략)
최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.
최근의 해킹 동향은 네트워크 상의 대역폭을 목표로 하는 트래픽 폭주 공격이 증가하고 있는 추세이다. 반면 이러한 위협으로부터 네트워크 내의 공격 트래픽을 추출하는 기술은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 네트워크 서비스 제공을 위협하는 트래픽을 추출하는 방법을 제시하고, DDoS 공격을 효과과적으로 탐지하는 알고리즘을 제안하였다.
인터넷의 이용이 증가함에 따라 네트워크를 통한 다양한 공격 역시 증가 추세에 있다. 따라서 네트워크 이상징후를 사전에 탐지하고 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위한 연구가 절실하다. 본 연구는 은닉마코프모델을 이용해 트래픽에서 이상징후를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시계열 예측 기법을 이용해 트래픽에서 징후를 추출한다. 징후추출 과정의 결과를 은닉마코프모델을 활용한 징후판단과정을 통해 네트워크 이상징후인지를 판단하고 결정한다. 일련의 과정을 perl로 구현하고, 실제 공격이 포함된 트래픽을 사용하여 검증한다. 하지만 결과가 확연히 증명되지는 않는데, 이는 학습과정의 부족과 실제에 가까운 트래픽의 사용으로 인해 나타나는 현상으로 연구의 본질을 흐리지는 않는다고 판단된다. 오히려 실제 상황을 가정했을 때 접근이나 적용을 판단함에 관리자의 의견을 반영할 수 있으므로 공격의 탐지와 판단에 유연성을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 실시간 네트워크의 상황 파악이나 네트워크에서의 신종 공격 탐지 및 분류에 응용가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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