본 논문은 고속 IP 검색을 위해 거대한 포워딩 테이블을 인덱싱하는 트라이(trie)를 캐시에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하는 복합적 기법을 제안한다. 본 논문의 복합적 기법은 bit-map과 controlled-prefix 기법을 복합한 것으로 저속의 주 메모리 검색을 약간의 계산을 포함한 고속 메모리 검색으로 대체한다. bit-map 트라이 압축 기법은 트라이의 인덱스와 자식 포인터를 각각 하나의 비트로 표시한다. 예를 들면 한 노드가 n bit 대표할 때 bit-map은 노드에서 연결된 $2^n$개의 인덱스와 자식 링크를 $2^{n-1}$ bit로 표시함으로써 높은 메모리 압축효과를 제공한다. controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 각 계층의 깊이(stride) 즉, 트라이의 각 계층의 최상위 노드가 대표할 비트의 개수를 결정한다. 이때 controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 최소의 트라이 크기를 구하기 위해 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 사용한다. 본 연구는 트라이 계층 개수에 따라 최적의 메모리 크기와 검색속도를 제시함으로써 시스템의 메모리 크기와 요구되는 검색속도에 맞추어 적절한 트라이 구조를 선택할 수 있는 기준을 제안한다.
This paper describes a new IP address lookup algorithm using a binary search on multiple balanced trees stored in one memory. The proposed scheme has 3 different tables; a range table, a main table, and multiple sub-tables. The range table includes $2^8$ entries of 22 bits wide. Each of the main table and sub-table entries is composed of fields for a prefix, a prefix length, the number of sub-table entries, a sub-table pointer, and a forwarding RAM pointer. Binary searches are performed in the main table and the multiple sub-tables in sequence. Address lookups in our proposed scheme are achieved by memory access times of 11 in average, 1 in minimum, and 24 in maximum using 267 Kbytes of memory for 38.000 prefixes. Hence the forwarding table of the proposed scheme is stored into L2 cache, and the address lookup algorithm is implemented in software running on general purpose processor. Since the proposed scheme only depends on the number of prefixes not the length of prefixes, it is easily scaled to IPv6.
유무선 네트워크 환경에서는 사용자 I P 주소와 클라이언트 단말의 MAC 주소 정보를 등록/관리하여 인증 등을 수행하고 있다. 하지만 기존의 MAC 주소 등록/관리 방식은 공격자 자신의 MAC 주소 값을 클라이언트의 MAC 주소 값으로 변경하는 MAC Spoofing 공격에 취약하기 때문에 이에 대한 대처 방안이 제시되어야 한다. 무선 네트워크 환경에서 MAC Spoofing 공격을 탐지하기 위해 기존에 제시된 기법은 패킷의 시퀀스 번호 등에 기초하여 MAC 주소 값의 변경 등을 순차적으로 판별하는 기법이었으나 무선 공격에 대한 탐지/차단 기능을 제공하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 무선 네트워크에서 AirSensor와 AP를 기반으로 무선 트래픽에 대한 정보를 수집하고 W-TMS에 구축된 MAC Address Lookup 테이블을 통해 실시간으로 MAC Spoofing 공격을 탐지하며, 다시 AP를 통해 해당 공격 트래픽을 차단할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 탐지 및 차단 알고리즘은 성능평가 결과 MAC Spoofing 공격 시도에 대해서 고성능의 탐지/차단 기능을 수행하였으며 최소한의 무선 트래픽 전송 지연만으로도 무선 MAC Spoofing 공격에 대해 실시간으로 대응한다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 VoIP 서비스 네트워크에서 UDP, ICMP, Echo, TCP Syn 패킷 등을 조작한 SYN Flooding 방법, TCP/UDP을 이용한 어플리케이션을 통한 DoS 공격, IP Source Address Spoofing과 Smurf을 이용한 공격, 웜과 트로이목마를 혼합한 알려지지 않는 DoS 공격을 하였다. IPS에서 방어를 위한 동적 업데이트 엔진의 필요성을 정의하고, 엔진의 설계 시에 내 외부의 RT통계에서 트래픽 양을 측정하며, 학습모듈과 통계적 공격에 대한 퍼지 로직 엔진모듈을 설계한다. 엔진은 3가지 공격 등급(Attack, Suspicious, Normal)을 판단하여, Footprint Lookup 모듈에서 AND나 OR 연산을 통해 최적의 필터링 엔진 상태를 유지한다. 실험을 통해 IPS 차단 모듈과 필터링엔진의 실시간 업데이트되어 DoS 공격의 차단이 수행됨을 확인하였다. 실시간 동적으로 업데이트되는 엔진과 필터는 DoS 공격으로부터 VoIP 서비스를 보호하여 유비쿼터스 보안성을 강화시킨 것으로 판명되어졌다.
본 논문은 VoIP 서비스 네트워크에서 UDP, ICMP, Echo, TCP Syn 패킷 등을 조작한 SYN Flooding 방법, TCP/UDP을 이용한 어플리케이션을 통한 DoS 공격, IP Source Address Spoofing과 Smurf을 이용한 공격, 웜과 트로이목마를 혼합한 알려지지 않는 DoS 공격을 하였다. IPS에서 방어를 위한 동적 업데이트 엔진의 필요성을 정의하고, 엔진의 설계 시에 내 외부의 RT통계에서 트래픽 양을 측정하며, 학습모듈과 통계적 공격에 대한 퍼지 로직 엔진모듈을 설계한다. 엔진은 3가지 공격 등급(Attack, Suspicious, Normal)을 판단하여, Footprint Lookup 모듈에서 AND나 OR 연산을 통해 최적의 필터링 엔진 상태를 유지한다. 실험을 통해 IPS 차단 모듈과 필터링엔진의 실시간 업데이트되어 DoS 공격의 차단이 수행됨을 확인하였다. 실시간 동적으로 업데이트되는 엔진과 필터는 DoS 공격으로부터 VOIP 서비스를 보호하여 유비쿼터스 보안성을 강화시킨 것으로 판명되어졌다.
본 연구는 포워딩 테이블의 자료구조와 검색 알고리즘을 개선하여 고속 IP주소 검색을 구현하는 소프트웨어 기반의 연구로써 목적지 IP주소에서 검색할 길이를 결정한 후 길이별로 준비된 해시 테이블 검색을 통해 O(1)의 속도로 IP주소 검색을 실시할 수 있다. IP주소 검색은 목적지 IP주소와 다수의 포워딩 테이블 엔트리 중에서 가장 많은 비트가 일치하는 엔트리를 검색하는 과정으로 일반적인 완전일치 검색이 적용되기 어렵다. 본 연구에서는 포워딩 테이블 엔트리로 구성된 트라이를 기반으로 길이별 다중 해시 테이블을 구성하여 평균 O(log$_2$N),N=4 의 속도로 IP주소 검색을 한다. 이때 최악의 검색시간은 4회의 주 메모리 접근시간이며 더 빠른 검색을 위해 본 논문은 각 프리픽스의 첫 8비트를 키로 256개 그룹을 만들고 각 그룹별 최대 프리픽스 길이를 기록한 테이블을 캐쉬에 저장함으로써 길이별 해시 테이블 검색 시 N값을 99.9%의 확률로 3이하로 제한할 수 있다. 이것은 포워딩 테이블의 프리픽스 길이 분포에 의한 결과이며, 99.9%의 확률에서 최악의 검색시간을 3회의 주메모리 접근시간으로 할 수 있다. 주 메모리 접근시간 50㎱를 적용하면 150㎱의 검색속도는512B 패킷을 가정할 때 약 27Gb㎰의 검색속도를 지원할 수 있다.
미래인터넷에 대한 연구가 시작되면서 새로운 네트워크 구조 및 프로토콜에 대한 실험을 용이하게 할 수 있는 소프트웨어 라우터에 대한 관심이 높아지고 있다. 고성능 소프트웨어 라우터를 구현하는 데에 있어서 해결하여야 하는 한가지 문제는 고속의 IP 주소 검색 기능의 구현이다. 최근에 고성능 IP 주소 검색 기능을 GPU의 병렬성을 이용하여 해결하려는 시도가 행해지고 있다. 본 논문에서는 GPU에 적합한 구조를 지닌 고성능의 IP 주소 검색 방법을 제안한다. GFLE라고 명명한 이 방법은 해시 테이블 기반 하에서 GPU에서 캐시 히트를 높일 수 있는 구조를 추가한 것이다. 제안한 방법은 실제 백본 라우터의 라우팅 테이블을 사용한 실험을 통하여 약 180 Mpps의 IP 주소 검색 성능을 나타내며, 기존에 발표된 방법에 비하여 프리픽스 갱신이 용이하다는 장점을 지니고 있다.
포워딩 엔진은 외부 인터페이스를 통해서 들어오는 패킷에 대해서 IP 주소를 기반으로 목적지로 향하는 다음 홉을 결정한다. 이러한 고속의 패킷 처리를 위한 포워딩 엔진을 설계함에 있어서 IP 주소 탐색은 중요한 요인이다. 본 논문에서는 검색경로 압축 트라이에 기반한 IP 주소 탐색 알고리즘을 병렬화 하는 기법을 제시한다. 제시된 병렬화를 통해서 IP 주소 탐색의 메모리 접근 횟수글 줄일 수 있으며, 고성능의 패킷 포워딩 엔진에 적용할 수 있다.
현재 인터넷은 매우 빠른 속도로 커가고 있으며 기존의 인터넷 하부구조(infrastructure), 특히 라우터에 커다란 부담이 되고 있다. IP 주소 검색은 라우터에 들어오는 패킷의 출력 링크를 위해 전송 테이블에서 가장 길게 일치하는 프리픽스를 찾는 것이다. 이러한 작업은 매우 복잡하고 고속의 라우터에 커다란 병목이 되고 있으며 이를 해소하기 위해서는 하드웨어기반의 빠른 IP 주소 검색 기법이 필요하다. 본 논문은 유니 캐스트 상에서 전송 테이블의 크기와 검색 시간을 줄이고 점차적인 갱신이 가능한 하드웨어기반의 알고리즘을 제시하고 다른 하드웨어 기반의 알고리즘과 성능을 비교한다. 제시한 알고리즘은 작은 크기의 SRAM과 단순한 로직의 하드웨어로 구현되기 때문에 값이 싸고 파이프라인으로의 구성이 가능하기 때문에 빠른 IP 주소 검색이 가능하다. 10ns의 SRAM으로 구현할 경우, 초당 100$\times$106의 검색이 가능하고 이는 지금까지 제안된 알고리즘보다 빠른 검색을 제공할 수 있다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권3호
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pp.163-168
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2015
Many IP address lookup approaches employ Bloom filters to obtain a high-speed search performance. Especially, it has been recently studied that the search performance of trie-based algorithms can be significantly improved by adding Bloom filters. In such algorithms, the number of trie accesses can be greatly reduced because Bloom filters can determine whether a node exists in a trie without actually accessing the trie. Bloom filters do not have false negatives but have false positives. False positives can lead to unnecessary trie accesses. The false positive rate must thus be reduced to enhance the performance of lookup algorithms applying Bloom filters. One important characteristic of trie-based algorithms is that all the ancestors of a node are also stored. The proposed algorithm utilizes this characteristic in reducing the false positive rate of a Bloom filter without increasing the size of the memory for the Bloom filter. When a Bloom filter produces a positive result for a node of a trie, we propose to check whether the ancestors of the node are also positives. Because Bloom filters have no false negatives, the negatives of any of the ancestors mean that the positive of the node is false. In other words, we propose to use more Bloom filter queries to reduce the false positive rate of a Bloom filter in trie-based algorithms. Simulation results show that querying one ancestor of a node can reduce the false positive rate by up to 67% with exactly the same architecture and the same memory requirement. The proposed approach can be applied to other trie-based algorithms employing Bloom filters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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