P2P 검색 네트워크에서 노드간의 정확한 자료를 검색하는 방법은 중요한 연구주제이며 다양한 종류의 기법들이 제안되어 있다. 본 논문은 그 중에서 Gnutella 네트워크를 기반으로 기존의 검색 결과를 이용하여 다음 번 자료 검색 시 높은 확률로 정확한 자료를 찾을 수 있게 도와주는 검색 방법인 APS 방식의 단점을 지적하고 거리에 따른 자료의 분포를 알 수 있는 인덱스인 Attenuated bloom filter를 교환하고 이를 검색에 이용하여 APS의 문제점들을 해결하고 동시에 전반적인 검색성공률을 높이는 방법을 제안한다.
센서 네트워크는 일반적으로 자원이 극히 한정되어있는 센서 노드를 이용하여 구성이 되게 된다. 센서노드의 대역폭, 계산 능력, 메모리, 전력과 같이 많은 부분에서 일반적인 네트워크 노드보다 훨씬 적은 자원만을 사용할 수 있다. 이 중 전력은 센서 노드를 동작하게 해주는 매우 중요한 요소이기 때문에, 효율적으로 전력 사용이 필요하다. 전력 소모를 줄이는 방법에는 여러 가지가 존재하게 되는데, 본 논문에서는 센서 노드에서 송신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법에 대해서 제안하였다. 제안하는 방법은 bloom filter를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 그리고 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 베이스 스테이션으로 전송함으로 전력 소모를 줄이게 된다.
전투무선망은 망토폴로지 변화가 심하고 대역폭, 전원 등 자원이 제한되는 ad-hoc 망의 특성을 가지기 때문에 발생하는 데이터 전송 지연은 임무 성공에 결정적 영향을 미칠 수 있다. 따라서 전투무선망에는 망토폴로지 변화에 강한 AODV 를 기반으로 성능 개선을 위한 다양한 방법들이 제안 되어 왔다. 그러나 Reactive 방식의 알고리즘이 가지는 경로탐색시간 동안 데이터를 보낼 수 없는 문제로 인하여 발생하는 지연시간을 줄이기 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Bloom Filter 에 담아 미리 수집한 이웃 노드의 정보를 이용하여 AODV 의 경로탐색 및 경로복구시간 동안 데이터를 전송하는 것으로 전송지연을 줄인다. 제안된 방법을 적용 시 AODV 를 이용할 때보다 향상된 지연시간 성능을 얻을 수 있다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)의 한 형태로, 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. VANET환경에서 기존의 그룹 서명 방식을 이용한 메시지 서명 및 검증이 이루어진다면, 통신 차량이 많아질수록 오버헤드가 발생하는 단점을 지니고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적인 메시지 검증을 위해 Bloom Filter를 이용한 메시지 일괄 검증 기법을 제안한다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 원활한 교통 소통, 사고 방지 등 여러 가지 편리한 기능들을 제공하지만 그 기반을 애드혹 네트워크에 두고 있기 때문에 애드혹 망에서 발생하는 보안 문제를 가지고 있다. VANET에서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 그룹 서명방식 등이 연구되어졌다. 그러나 그룹 간에 그룹 키 생성 단계 및 그룹 키 갱신단계에서 RSU(Road-Side Unit) 및 차량의 계산상 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 그룹 키 관리 기술을 제안한다. 즉, 그룹 키 생성 및 갱신 단계에서 CBF(Counting Bloom Filter)를 사용하므로 RSU 및 차량의 계산상 오버헤드를 감소시킨다. 또한, RSU와 차량에서 그룹 키를 자체적으로 갱신하여 관리하는 기법이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2115-2130
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2022
With the development of over-the-top (OTT) services, the demand for content is increasing, and you can easily and conveniently acquire various content in the online environment. As a result, copyrighted content can be easily copied and distributed, resulting in serious copyright infringement. Some special forms of online service providers (OSP) use filtering-based technologies to protect copyrights, but illegal uploaders use methods that bypass traditional filters. Uploading with a title that bypasses the filter cannot use a similar search method to detect illegal content. In this paper, we propose a technique for profiling the Heavy Uploader by normalizing the bypassed content title and efficiently detecting illegal content. First, the word is extracted from the normalized title and converted into a bit-array to detect illegal works. This Bloom Filter method has a characteristic that there are false positives but no false negatives. The false positive rate has a trade-off relationship with processing performance. As the false positive rate increases, the processing performance increases, and when the false positive rate decreases, the processing performance increases. We increased the detection rate by directly comparing the word to the result of increasing the false positive rate of the Bloom Filter. The processing time was also as fast as when the false positive rate was increased. Afterwards, we create a function that includes information about overall piracy and identify clustering-based heavy uploaders. Analyze the behavior of heavy uploaders to find the first uploader and detect the source site.
컨텐츠를 기반으로 인터넷 웜등의 유해 패킷을 네트워크에서 차단하는 기술은 탐지의 정확도와 네트워크 성능의 한계 극복 이라는 두 가지 문제에 초점이 맞추어져 있다. 특히 멀티 기가비트 성능을 기본으로 하는 현재의 전달 네트워크에서 고속으로 웜 트래픽을 차단하는 능력이 주요 이슈로 대두되고 있다. 본 논문은 라우터 혹은 방화벽과 같은 통신 및 보안 장비에 주요 기술로 사용되는 네트워크 프로세서 환경에서 멀티 기가비트 수준으로 고속 원 필터링이 가능한 구현 구조를 제안한다. 고속 원 필터링을 위한 설계의 특징으로는 네트워크 프로세서가 가지는 내부 레지스터와 메모리의 자원 한계점을 극복하기 위하여 Bloom Filter를 활용하였고, 특히 버퍼 오버플로우 기법을 이용하는 웹들에 대해 단순 패턴매칭 뿐만 아니라, 유해 코드의 길이 검사를 수용할 수 있는 구조로 시그너처 관리가 확장 가능하도록 설계되었다. 설계된 고속 웜-필터링 구조를 기가비트 이더넷 인터페이스를 가진 Intel IXP 네트워크 프로세서 플랫폼에서 마이크로 코드형태로 구현하였고, 알려진 원들이 포함된 트래픽을 사용하여 그 성능을 분석하였다.
클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.
다양한 어플리케이션의 등장과 인터넷 사용자의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터는 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷 분류작업을 수행하여 패킷의 클래스에 따른 품질 보장을 제공할 것이 요구되고 있다. 패킷 분류란 라우터에 입력된 패킷의 헤더가 가지고 있는 여러 개의 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여, 미리 정의된 룰과 일치하는 결과 가운데 최우선순위를 갖는 룰을 찾아내는 과정을 말한다. 빠른 패킷 분류를 위하여 다양한 패킷 분류 알고리즘이 제안되어오고 있으며, 튜플 공간 제거(tuple space pruning) 알고리즘은 일치 가능한 룰을 갖는 튜플들만을 해싱을 사용하여 검색함으로 빠른 검색 성능을 제공한다. 블룸 필터(Bloom filter)는 특정 집합에 속하는 원소들의 멤버쉽에 관한 정보를 간단한 비트-벡터로 표현하는 데이터 구조로서, 특정 입력 값이 집합에 속한 원소인지를 알려주는 선-필터(pre-filter)로 사용된다. 본 논문에서는 블룸 필터를 이용하여 일치 가능성이 없는 튜플을 효율적으로 제거하는 새로운 튜플 제거 알고리즘을 제안한다. 실제 라우터에서 사용되는 룰 셋과 비슷한 특성을 갖는다고 알려진 데이터 베이스에 대한 성능 비교를 통하여, 본 논문에서 제안하는 구조가 패킷 분류 성능 및 메모리 사용량에 있어서 기존의 튜플공간 제거 알고리즘과 비교하여 월등히 우수함을 보았다.
PC가 악성코드에 감염되면 C&C서버와 통신하며 공격자의 명령에 따라 내부 네트워크에 확산, 정보획득 등의 과정을 거쳐 최종적인 악성행위를 하게 된다. 기업은 외부로부터의 공격을 사전에 차단하는데 중점을 두고 있으나 APT공격을 목적으로 한 악성코드는 어떤 형대로든 내부로 유입된다. 이때 피해의 확산을 방지하기 위하여 악성코드에 감염되어 C&C서버와 통신을 시도하는 PC를 찾아내는 내부 모니터링이 필요하다. 본 논문에서 수많은 패킷들의 목적지IP가 블랙리스트 IP인지 여부를 빠르고 효과적으로 대조하기 위한 블룸필터를 이용한 목적지 IP 모니터링 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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