네트워크 분야는 20년 동안 동일한 형태의 구조를 유지하고 있어 현재 필요한 트래픽 제어와 환경변화에 대한 실시간처리가 불가능 하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 SDN의 도입이 요구된다. 본 논문은 SDN을 정의하고 어떤 방식으로 동작하는지 설명하며 SDN기술에 대한 벤더들의 동향을 알아보았다.
최근 인터넷 그리고 네트워크는 사회를 구성하는 필수적인 인프라로 여겨짐과 동시에 이에 대한 보안 위협 상황이 지속적으로 증대되고 있다. 그러나 네트워크에서 실제 패킷을 전송하는 스위치 단에서는 기본적으로 고정적인 룰에 의한 방화벽 혹은 네트워크 접근 제어를 통해서만 보안 위협을 대응할 수 있어, 보안 위협에 대한 효과적인 대응은 네트워크 자체에서는 극히 제한적이며, 능동적으로 대처하지 못하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 평면 프로그래밍 언어인 P4(Programming Protocol-independent Packet Processor)를 통해 네트워크 내 모든 플로우를 P4 스위치 단에서 실시간으로 모니터링하고, 특정 보안 공격 패킷을 스위치 단에서 처리함으로써, 네트워크 단에서 분산 DDoS 공격, IP Spoofing 공격 등을 대응할 수 있는 인-네트워크 (In-Network) 보안 관리 방법을 제안한다. 또한 네트워크 사용자 혹은 보안 관리자의 운영 정책을 SDN (Software-Defined Networking) 제어기를 통해 P4 스위치에서 적용함으로써, 다양한 네트워크 응용 환경에서의 보안 요구 사항을 반영할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2936-2951
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2016
An emerging satellite technology, Operationally Responsive Space (ORS) is expected to provide a fast and flexible solution for emergency response, such as target tracking, dense earth observation, communicate relaying and so on. To realize large distance transmission, we propose the use of available relay satellites as relay nodes. Accordingly, we apply software defined network (SDN) technology to ORS networks. We additionally propose a satellite network architecture refered to as the SDN-based ORS-Satellite (Sat) networking scheme (SDOS). To overcome the issures of node failures and dynamic topology changes of satellite networks, we combine centralized and distributed routing mechanisms and propose a fast recovery routing algorithm (FRA) for SDOS. In this routing method, we use centralized routing as the base mode.The distributed opportunistic routing starts when node failures or congestion occur. The performance of the proposed routing method was validated through extensive computer simulations.The results demonstrate that the method is effective in terms of resoving low end-to-end delay, jitter and packet drops.
In this paper, a novel parallel Viterbi decoding scheme is proposed to decrease the decoding latency and power consumption for the software-defined radio (SDR) system. It implements a divide-and-conquer approach by first dividing a block into a series of subblocks, then performing independent Viterbi decoding for each subsequence, and finally merging the surviving subpaths into the final path. Moreover, a network-on-chip-based SDR platform is used to evaluate the performance of the proposed parallel Viterbi decoding scheme. The experiment results show that our scheme can speed up the Viterbi decoding process without increasing the BER, and it performs better than the current state-of-the-art methods.
Critical issues such as connection congestion, long transmission delay, and packet loss become even worse during epidemic, disaster, and so on. In this study, a link load balancing method is proposed to address these issues on the data plane, a plane of the software-defined network (SDN) architecture. These problems are NP-complete, so a meta-heuristic approach, discrete particle swarm optimization, is used with a novel hybrid cost function. The superiority of the proposed method over existing methods in the literature is that it provides link and switch load balancing simultaneously. The goal is to choose a path that minimizes the connection load between the source and destination in multipath SDNs. Furthermore, the proposed work is dynamic, so selected paths are regularly updated. Simulation results prove that with the proposed method, streams reach the target with minimum time, no loss, low power consumption, and low memory usage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1894-1915
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2023
Software-Defined Networking (SDN) offers several advantages in dynamic routing, flexible programmable control and custom application-driven network management. However, the programmability of the data plane in traditional SDN is limited. A network operator cannot change the ability of the data plane and perform complex packet processing on the data plane, which limits the flexibility and extendibility of SDN. In the paper, AP-SDN (Action Program enabled Software-Defined Networking) architecture is proposed, which extends the action set of SDN data plane. In the proposed architecture, a modified Open vSwitch is utilized in the data plane allowing the execution of action programs at runtime, thus enabling complex packet processing. An example action program is also implemented which transparently encrypts traffic for terminals. At last, a prototype system of AP-SDN is developed and experiments show its effectiveness and performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.874-890
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2021
With the widespread deployment of the fifth-generation (5G) communication networks, various real-time applications are rapidly increasing and generating massive traffic on backhaul network environments. In this scenario, network congestion will occur when the communication and computation resources exceed the maximum available capacity, which severely degrades the network performance. To alleviate this problem, this paper proposed an intelligent resource allocation (IRA) to integrate with the extant resource adjustment (ERA) approach mainly based on the convergence of support vector machine (SVM) algorithm, software-defined networking (SDN), and mobile edge computing (MEC) paradigms. The proposed scheme acquires predictable schedules to adapt the downlink (DL) transmission towards off-peak hour intervals as a predominant priority. Accordingly, the peak hour bandwidth resources for serving real-time uplink (UL) transmission enlarge its capacity for a variety of mission-critical applications. Furthermore, to advance and boost gateway computation resources, MEC servers are implemented and integrated with the proposed scheme in this study. In the conclusive simulation results, the performance evaluation analyzes and compares the proposed scheme with the conventional approach over a variety of QoS metrics including network delay, jitter, packet drop ratio, packet delivery ratio, and throughput.
네트워크 슬라이싱 기능이 모바일 네트워킹에 적용되면서 네트워크 슬라이스를 선택할 수 있는 메커니즘이 필수적이다. 5G 아키텍처에 대한 3GPP 표준 기술 사양에 따라 슬라이스 선택 프로세스를 활용하기 위해 Network Slice Selection Function (NSSF)가 포함되어 있다. 이 네트워크 기능의 실제 구현은 네트워크 인스턴스의 동적 변경 사항을 처리해야하므로 가상 네트워크 기능 (VNF)의 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼이 필요하다. 제안 된 솔루션은 Central Office Rearchitected as a Data Center (CORD) 플랫폼에서 모바일 네트워크용으로 특화된 M-CORD를 사용하고 있다. 이는 서비스 오케스트레이터인 XoS를 통합하는 플랫폼 및 Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) 및 클라우드를 관리하는 OpenStack에 기반하고 있다. 이 플랫폼을 통해, 본 논문에서 제시된 NSSF 구현은 백엔드 서비스와 네트워크 기능 인스턴스 간의 동기화를 통해서 동적으로 슬라이스 정보를 얻을 수 있는 적절한 생태계를 제공하고 있다.
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
Saritha Reddy, A;Ramasubba Reddy, B;Suresh Babu, A
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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