• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.397-405
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• 2014

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 기존의 네트워킹 구조와는 상이하게 제어 계층과 데이터 계층이 분리되어 있어 데이터 계층을 중앙 집중 형태로 제어할 수 있는 네트워킹 구조로서 차세대 네트워킹 기술로 강력히 거론되고 있다. 이러한 기술을 잘 활용하면, 새롭고 다양한 네트워크 기능을 어플리케이션의 형태로 개발이 가능하여, 현재 해당 분야에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뿐만 아니라, 새로운 라우팅 기능 등과 같은 기본적인 네트워크 기능 외에도 네트워크 보안 기능 또한 SDN 기술을 활용하면 재설계가 가능하여 흥미로운 네트워크 보안 애플리케이션들이 다수 제안되었다. 그러나 현재까지 제안된 네트워크 보안 애플리케이션들은 대부분 기존의 네트워크 기능을 SDN기술을 활용하여 재구현하였기 때문에, SDN이 제공하는 많은 기능들을 효과적으로 사용하지는 못하였다. 따라서 본 논문에서는 SDN기술을 사용하여 악성 및 의심스러운 네트워크 공격 시도를 허니팟과 같은 감시/분석 시스템으로 재전송(redirect)해주는 기능인 리플렉터넷(Reflectornet)애플리케이션을 설계하고 구현하였다. 또한, 해당 애플리케이션의 성능과 실용성을 실험을 통해 검증한다. 본 논문의 결과는 SDN 기술을 사용하여 더 지능적이고 진보된 네트워크 보안 애플리케이션을 설계하는 방법에 대한 연구를 촉진하는데 큰 기여를 할 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.91-100
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• 2023

As SDN devices and systems hit the market, security in SDN must be raised on the agenda. SDN has become an interesting area in both academics and industry. SDN promises many benefits which attract many IT managers and Leading IT companies which motivates them to switch to SDN. Over the last three decades, network attacks becoming more sophisticated and complex to detect. The goal is to study how traffic information can be extracted from an SDN controller and open virtual switches (OVS) using SDN mechanisms. The testbed environment is created using the RYU controller and Mininet. The extracted information is further used to detect these attacks efficiently using a machine learning approach. To use the Machine learning approach, a dataset is required. Currently, a public SDN based dataset is not available. In this paper, SDN based dataset is created which include legitimate and non-legitimate traffic. Classification is divided into two categories: binary and multiclass classification. Traffic has been classified with or without dimension reduction techniques like PCA and LDA. Our approach provides 98.58% of accuracy using a random forest algorithm.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.393-399
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• 2019

조직으로부터 인가받지 않고 내부로 반입한 비인가SW가 조직의 네트워크 보안에서 위협으로 대두되고 있는 상황에서 SDN(Software-Defined Network) 기반의 네트워크 환경이 구축된 조직에서는 별도의 보안장비를 설치하지 않고도 조직의 특성을 고려한 보안 어플리케이션 개발을 통해 네트워크보안을 강화할 수 있다. 기존 SDN 환경의 보안기술은 방화벽, 침입탐지시스템 등 외부 네트워크로부터 내부 네트워크를 보호하는 연구가 이루어져 왔으나 내부자 위협에 대해서는 부족하였다. 따라서 이러한 SDN 환경에서 조직 내부 위협 중 하나인 비인가SW로 부터 내부 네트워크를 보호할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.148-151
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• 2018

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, Software-Defined Networking) 기술은 기존의 네트워크 장비와는 다르게 중앙 집중화된 SDN 컨트롤러가 다수의 스위치를 관리하여 어떠한 네트워크 요구사항도 쉽게 적용할 수 있는 차세대 네트워크 기술이다. 하지만 최근 몇 년간 SDN에 대한 연구가 급격하게 진행되면서 이에 대한 보안 문제도 중요하게 여겨지고 있다. 따라서 본 논문에서는 SDN에서 가능한 주요 보안 문제들을 조사하고, 이를 해결할 수 있는 방안으로 블록체인(Blockchain) 기술을 SDN에 적용할 수 있는 방법론을 소개한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.580-599
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• 2021

Software-Defined Networking (SDN) has three key features: separation of control and forwarding, centralized control, and network programmability. While improving network management flexibility, SDN has many security issues. This paper systemizes the security threats of SDN using spoofing, tampering, repudiation, information disclosure, denial of service, and elevation of privilege (STRIDE) model to understand the current security status of SDN. First, we introduce the network architecture and data flow of SDN. Second, we analyze security threats of the six types given in the STRIDE model, aiming to reveal the vulnerability mechanisms and assess the attack surface. Then, we briefly describe the corresponding defense technologies. Finally, we summarize the work of this paper and discuss the trends of SDN security research.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.200-202
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• 2023

SDN (Software Defined Networking) is an emerging networking system which differs from traditional network architecture. Moreover SDN has many advantages and special capabilities that traditional networks do not have. SDN and P4 are related in that they can be combined to create more advanced and intelligent networking systems. Additionally, Al has emerged as a transformative force in various fields, including SDN. By applying Al and P4 to SDN, network administrators can leverage the power of them to make impact on SDN security. We offer an overview of recent trend of SDN security integrating P4 a nd Al in this study.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.374-386
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• 2022

Nowadays, research in deep learning leveraged automated computing and networking paradigm evidenced rapid contributions in terms of Software Defined Networking (SDN) and its diverse security applications while handling cybercrimes. SDN plays a vital role in sniffing information related to network usage in large-scale data centers that simultaneously support an improved algorithm design for automated detection of network intrusions. Despite its security protocols, SDN is considered contradictory towards DDoS attacks (Distributed Denial of Service). Several research studies developed machine learning-based network intrusion detection systems addressing detection and mitigation of DDoS attacks in SDN-based networks due to dynamic changes in various features and behavioral patterns. Addressing this problem, this research study focuses on effectively designing a multistage hybrid and intelligent deep learning classifier based on modified deep forest classification to detect DDoS attacks in SDN networks. Experimental results depict that the performance accuracy of the proposed classifier is improved when evaluated with standard parameters.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.51-61
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• 2021

사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 상징되는 4차 산업혁명시대에 다양한 임베디드 디바이스가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 디바이스는 낮은 사양임에도 통신 기능을 보유하고 있어서 개인 정보유출 가능성이 높아지고 있으며 보안의 위협 또한 증가하고 있다. 임베디드 디바이스는 하드웨어부터 네트워크를 통한 서비스까지 대부분의 단계에서 보안 이슈가 발생 가능하다. 또한 저사양과 저전력 등 자원 제약의 특징을 가지며 관련 기술의 표준화가 이루어지지 않은 상황이므로 일반적인 보안 기법을 적용하기에는 어려움이 따른다. 본 연구에서는 임베디드 디바이스에 SDN 적용 시 취약점과 발생 가능한 문제점과 고려사항을 제시하였다. 하드웨어 관점에서 와이파이 칩과 블루투스의 문제, 오픈플로우 구현상의 문제, SDN 컨트롤러 및 구조적 특성에 따른 사례를 고려하여 제시하였다. SDN은 데이터 플레인과 제어 플레인을 각각 분리하여 둘 사이에 표준화된 인터페이스를 제공하여 통신을 효율적으로 제어할 수 있으며 빠른 변화에 대응하기 어려운 기존 네트워크 기술에서의 보안의 한계에 대응할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.141-148
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• 2023

인공위성과 IoT를 연결하는 연구가 활발히 진행됨에 따라 통합된 네트워크를 구축되고, 얻어진 빅데이터들은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 통합 네트워크 생태계는 제한된 대기 시간과 낮은 필요 전력 및 다양한 이기종 장치들의 구성 등으로 인해 심각한 보안 문제를 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 SDN(Software Defined Networking)을 활용한 위성-IoT 네트워크를 구축하는 연구가 진행되었다. 하지만 기존 SDN에서 발생하는 보안 문제들이 여전히 존재하기 때문에 본 논문에서는 블록체인 기반 SDN 환경을 구현하여 추가적인 문제점을 해결하고자 한다. 블록체인 기반의 SDN 분산 컨트롤러를 운용하고, 블록체인 인증시스템을 통해 IoT 단말 및 노드들을 검증하도록 구현하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 구현의 계획을 제안하고, 향후 연구로 인공지능과의 융합과 위성-IoT 기기에서 얻을 수 있는 빅데이터들을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.67-78
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• 2024

Software-Defined Networking (SDN) is a new emerging networking paradigm that has adopted a logically centralized architecture to increase overall network performance agility and programmability. Combining network virtualization with SDN will guarantees for combined advantages of improved flexibility and network performance. Combining SDN with hypervisors divides the network physical resources into several logical transparent and isolated virtual SDN network (vSDN), where each has its virtual controller. However, SDN hypervisors bring several advantages as well as several challenges to its network operators as for the virtual appliances, their efficient placement, assurance of network performance is mandatory, and their dynamic instantiation with their migration. In this article, we provide a brief and concise review of network virtualization along with its implementation in the SDN network. SDN hypervisors types are discussed, and taxonomy is provided to demonstrate the importance of hypervisors in SDN. A comparison of SDN hypervisors is performed to elaborate on the vital hypervisor software along with their features, and different challenges are discussed faced by the SDN network. A framework is proposed to add combined functionalities of hypervisors to create a more effective and efficient virtual system. The purpose of the framework is to increase network performance through proper configuration of resources, software, control plane isolation functions with defined rules and policies.