• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4887-4907
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• 2017

Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3771-3792
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• 2021

With the rapid development of science and technology, several high-performance networks have emerged with various new applications. Consequently, financially or socially motivated attacks on specific networks have also steadily become more complicated and sophisticated. To reduce the damage caused by such attacks, administration of network traffic flow in real-time and precise analysis of past attack traffic have become imperative. Although various traffic analysis methods have been studied recently, they continue to suffer from performance limitations and are generally too complicated to apply in existing systems. To address this problem, we propose a method to calculate the correlation between the malicious and normal flows and classify attack traffics based on the corresponding correlation values. In order to evaluate the performance of the proposed method, we conducted several experiments using examples of real malicious traffic and normal traffic. The evaluation was performed with respect to three metrics: recall, precision, and f-measure. The experimental results verified high performance of the proposed method with respect to first two metrics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3584-3602
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• 2022

NFV realizes flexible and rapid software deployment and management of network functions in the cloud network, and provides network services in the form of chained virtual network functions (VNFs). However, using VNFs to provide quality guaranteed services is still a challenge because of the inherent difficulty in intelligently scaling VNFs to handle traffic fluctuations. Most existing works scale VNFs with fixed-capacity instances, that is they take instances of the same size and determine a suitable deployment location without considering the cloud network resource distribution. This paper proposes a traffic forecasted assisted proactive VNF scaling approach, and it adopts the instance capacity adaptive to the node resource. We first model the VNF scaling as integer quadratic programming and then propose a proactive adaptive VNF scaling (PAVS) approach. The approach employs an efficient traffic forecasting method based on LSTM to predict the upcoming traffic demands. With the obtained traffic demands, we design a resource-aware new VNF instance deployment algorithm to scale out under-provisioning VNFs and a redundant VNF instance management mechanism to scale in over-provisioning VNFs. Trace-driven simulation demonstrates that our proposed approach can respond to traffic fluctuation in advance and reduce the total cost significantly.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1B호
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• pp.1-10
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• 2007

논문에서는 인터넷 트래픽 환경에서 예측하기 어려운 동적 트래픽은 물론 양방향 비대칭적 트래픽을 광 네트워킹 기술을 이용하여, WDM(Wavelength Division Multiplexing) Mesh 네트워크로 수용하는 방안을 제안한다. 제안된 방안에서는 중간 노드(intermediate node)에서 변동하는 인터넷 트래픽에 대한 IP 라우터의 스위칭 통계정보를 기반으로 새로운 광경로를 결정하도록 함으로써, 네트워크의 동적인 그리고 분산적인 트래픽 제어가 이루어지도록 하였다. 이로써 인터넷 트래픽의 실시간적 변동에 따른 RWA(Routing and Wavelength Assignment)의 효율성 열화 효과를 줄이면서 네트워크의 확장성과 유연성이 개선되도록 하였다. 본 논문에서는 노드에서의 트래픽 형상 분석방법과 광경로 설정/절체 과정에 대해 설명하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 개념의 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.613-624
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• 2002

최근 들어 TCP/IP 프로토콜을 사용하고 있는 통신망들은 전 세계적으로 엄청나게 증가하고 있다. 특히 인터넷과 WWW(World Wide Web) 서비스의 증가는 통신망에서의 트래픽 증가를 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 먼저 네트워크 트래픽 모니터링 및 분석을 위한 요구사항을 조사하고, 웹 기반의 트래픽 모니터링 및 분석 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 SNMP 분석 파라미터들을 정의하고 이를 이용하여 네트워크 트래픽 분석을 수행한다. 마지막으로 수집된 트래픽 결과를 기반으로 분석 형태에 따라 GUI(Graphic User Interface)형태로 표현한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 웹을 이용하여 플랫폼에 종속되지 않고, 분석 파라미터에 따라 인터넷 트래픽 상황을 분석할 수 있도록 하여 사용자가 자신의 호스트에서 직접 인터넷 트래픽을 관리할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권1호
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• pp.24-51
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• 2011

When supporting both voice and TCP in a wireless multihop network, there are two conflicting goals: to protect the VoIP traffic, and to completely utilize the remaining capacity for TCP. We investigate the interaction between these two popular categories of traffic and find that conventional solution approaches, such as enhanced TCP variants, priority queues, bandwidth limitation, and traffic shaping do not always achieve the goals. TCP and VoIP traffic do not easily coexist because of TCP aggressiveness and data burstiness, and the (self-) interference nature of multihop traffic. We found that enhanced TCP variants fail to coexist with VoIP in the wireless multihop scenarios. Surprisingly, even priority schemes, including those built into the MAC such as RTS/CTS or 802.11e generally cannot protect voice, as they do not account for the interference outside communication range. We present VAGP (Voice Adaptive Gateway Pacer) - an adaptive bandwidth control algorithm at the access gateway that dynamically paces wired-to-wireless TCP data flows based on VoIP traffic status. VAGP continuously monitors the quality of VoIP flows at the gateway and controls the bandwidth used by TCP flows before entering the wireless multihop. To also maintain utilization and TCP performance, VAGP employs TCP specific mechanisms that suppress certain retransmissions across the wireless multihop. Compared to previous proposals for improving TCP over wireless multihop, we show that VAGP retains the end-to-end semantics of TCP, does not require modifications of endpoints, and works in a variety of conditions: different TCP variants, multiple flows, and internet delays, different patterns of interference, different multihop topologies, and different traffic patterns.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.205-214
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• 2010

인터넷의 대중화로 인해 네트워크 트래픽은 나날이 증가되고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효과적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 나날이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 고정 IP-port는 오직 한 응용에서 고정적으로 사용하는 {IP address, port number, transport protocol}의 쌍으로써 각각의 응용을 분석해서 자동적으로 수집할 수 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port를 사용하여 기존 연구에서 제안된 방법들 보다 매우 가볍고, 빠르며 정확한 실시간 트래픽 분석 시스템을 설계하였다. 또한, 기존의 연구에서 제안된 통일성 없는 검증 방법을 보완하여 객관적 검증 시스템을 설계하고 분석결과를 정확하게 검증하였다. 본 논문은 고정 IP-port를 추출하는 매우 효과적인 방법과 시스템 구조, 그리고 분석 결과의 객관적 검증 시스템을 제안한다. 그리고 실험과 검증 시스템을 통하여 고정 IP-port 기반 응용 레벨 인터넷 트래픽 분석 방법론의 타당성을 증명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3946-3965
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• 2018

Network anomaly detection in Software Defined Networking, especially the detection of DDoS attack, has been given great attention in recent years. It is convenient to build the Traffic Matrix from a global view in SDN. However, the monitoring and management of high-volume feature-rich traffic in large networks brings significant challenges. In this paper, we propose a moving window Principal Components Analysis based anomaly detection and mitigation approach to map data onto a low-dimensional subspace and keep monitoring the network state in real-time. Once the anomaly is detected, the controller will install the defense flow table rules onto the corresponding data plane switches to mitigate the attack. Furthermore, we evaluate our approach with experiments. The Receiver Operating Characteristic curves show that our approach performs well in both detection probability and false alarm probability compared with the entropy-based approach. In addition, the mitigation effect is impressive that our approach can prevent most of the attacking traffic. At last, we evaluate the overhead of the system, including the detection delay and utilization of CPU, which is not excessive. Our anomaly detection approach is lightweight and effective.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.64-72
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• 2006

The long propagation delay over satellite internet causes degradation of TCP performance in slow start phase. Especially, web traffic performance is greatly reduced by low throughput in slow start phase. To improve web traffic performance, we propose the Dynamic ACK Generation Scheme which generates ACKs and considers sender RTO in PEP (Performance Enhancing Proxy). The Normal ACK generation mechanism improves TCP throughput, and also decreases sender RTO. if PEP stops generating ACKs, TCP performance will be reduced by frequent RTO expiration. To solve this problem, our scheme adjusts RTO using ACK generation interval. And it supports retransmission mechanism for loss recovery in PEP. The results of the performance analysis provide a good evidence to demonstrate the efficiency of our mechanisms over satellite internet.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.7-14
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• 2010

본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.