본 논문에서는 TCAM을 이용해 패킷 필터링 시스템을 구현하는 경우 범위 규칙과 부정 규칙을 검색하는데 있어 기존의 방법보다 효율적으로 검색할 수 있는 방안을 제시하였다. 범위 규칙의 경우 그레이코드를 이용한 CRG(Converting Range rules using Gray code) 알고리즘을 제안하였으며, 부정 규칙을 효율적으로 검색하기 위한 방안으로는 nTCAM(TCAM with negation) 구조를 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 CRG 알고리즘과 nTCAM의 기능을 검증하였다. 성능 평가를 위해 제안 방안을 SNORT 규칙에 적용시킨 결과 IPv4와 IPv6 환경에서 기존의 방법과 비교할 때 각각 93%와 98%의 TCAM 엔트리를 절감하였다.
네트워크 대역폭 증가에 따라 다양한 서비스의 등장과 함께 네트워크 위협이 꾸준히 증가하고 있다. 고성능 네트워크 보안의 실현을 위해, TCAM 등의 하드웨어를 통한 고속 네트워크에서의 빠른 패킷 분류 방법이 일반적으로 사용된다. 이러한 디바이스는 상대적으로 가격이 비싸고 용량이 충분치 않기 때문에 효율적으로 사용하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 침입탐지시스템인 Snort의 규칙집합을 이용하여 고속의 패킷 분류에 적합한 디바이스인 TCAM을 통한 효율적인 패킷 분류방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 값비싼 TCAM의 효율적인 사용을 위하여, TCAM을 분할함으로써 규칙상의 IP 주소와 포트의 중복 필드를 없애고 부정(negation), 범위(range) 규칙을 최소의 엔트리로 표현하도록 한다. 또한 포트번호 조합으로 TCAM 분할을 줄여 용량상의 이점은 유지하고, TCAM 검색횟수를 줄인다. 시뮬레이션을 통해 TCAM용량을 최대 98$\%$까지 줄이면서 대용량의 규칙을 사용하는 고속 패킷 분류에도 성능저하를 줄일 수 있음을 보인다.
Internet의 빠른 성장으로 인한 IP Address의 고갈과 다양한 Application의 등장으로 Network은 IPv6로의 전환을 필요로 하고 있다. IPv6는 128-bits로 늘어날 주소 체계로 IPv4에 비해 LPM을 위한 Lookup Table의 사이즈도 커질 것이기 때문에 대용량의 Lookup Table를 고속으로 처리하기 위한 방안이 필요하다. 이에 대한 해결책으로 하드웨어 기반의 고속의 TCAM을 사용하여 Lookup 성능을 향상시키려는 연구가 많이 되고 있긴 하지만, 최근 등장하고 있는 Priority-TCAM을 활용한 Lookup Table 구성방법에 대한 연구는 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 Priority-TCAM과 기존 TCAM의 차이점을 기술하고 Priority-TCAM을 사용하여 효율적으로 Lookup Table을 구성하고 운용할 수 있는 알고리즘을 기술한다.
Nagashekhara, Molugulu;Murthy, Vasudeva;Mruthyunjaya, Anil Tumkur;Ann, Lim Li
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권15호
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pp.6237-6241
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2015
Usage of traditional, complementary and alternative medicine (TCAM) has gained popularity over the past few years. However, very little is known about TCAM use among Malaysian cancer patients. This study aimed to identify the determinants of TCAM usage among cancer patients with determination of relationships between demographic factors, patient satisfaction with conventional treatment, knowledge on TCAM and healthcare professional influence. Patient's perceptions towards TCAM were also determined. A simple random convenient sampling method was used to recruit 354 patients from Hospital Kuala Lumpur between February to April 2013. All were directly interviewed with a structured questionnaire. In this study, 172 respondents were TCAM users. There was no significant differences between demographic background of respondents in the usage of TCAM. Minimal correlation was found between patient satisfaction with the conventional treatment and usage of TCAM (r=0.091). A poor correlation was found between healthcare professional's influence and TCAM usage (r=-0.213) but the results suggested that increase in influence would decrease TCAM usage. Patient TCAM knowledge correlated negatively with the TCAM usage (r=-0.555) indicated that cancer patients are less likely to use TCAM when they have more TCAM knowledge. Healthcare professionals should be fully equipped with the necessary TCAM knowledge while maintaining patient satisfaction with the conventional treatment. They should also intervene on patient TCAM usage where a potential drug interaction or a harmful adverse event can occur.
본 논문에서는 고속 데이터 처리용 TCAM(Ternary Content Addressable Memory) 설계를 위하여 6T SRAM cell의 안정성 분석 방법에 대해 기술하였다. TCAM은 고속 데이터 처리를 목적으로 하기 때문에 동작 주파수가 높아질수록 필요 시 되는 CMOS 공정의 단위가 작아지게 된다. 공급 전압의 감소는 TCAM 동작에 불안정한 영향을 줄 수 있으므로 SRAM cell 안정성 분석을 통한 TCAM 설계가 필수적이다. 우리는 6T SRAM의 정적 노이즈 마진(SNM)을 측정하여 분석하였고, TCAM의 모든 시뮬레이션은 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 확인하였다.
수 기가비트 급의 네트워크 성능 저하 없이 모든 패킷의 페이로드를 검사하여 유해 패킷을 검출해 내기 위해서 일반 메모리보다 빠른 검색을 지원하는 TCAM을 이용한 고성능 패턴 매치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 고성능 패턴 매치 알고리즘은 페이로드내에서 m바이트의 문자열당 한 번의 TCAM 룩업을 수행하는 m-바이트 점핑 윈도우 기법을 이용하여 패킷의 페이로드당 TCAM 룩업 횟수를 줄여 페이로드 스캐닝 속도를 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 방법과 TCAM 기반 슬라이딩 윈도우 패턴 매치 방법을 이용하여 페이로드 스캐닝 성능을 비교해 보고, 제안한 방법의 우수성을 시뮬레이션을 통해 보인다. 또한 m-바이트 점핑 윈도우 패턴 매치 알고리즘이 약 2천개의 패턴을 가지는 Snort 규칙을 이용한 시뮬레이션을 통해 9Mbit TCAM에서 10Gbps 이상의 페이로드 스캐닝 성능을 낼 수 있음을 보인다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.27-38
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2017
Packet classification is one of the essential functionalities of Internet routers in providing quality of service. Since the arrival rate of input packets can be tens-of-millions per second, wire-speed packet classification has become one of the most challenging tasks. While traditional packet classification only reports a single matching result, new network applications require multiple matching results. Ternary content-addressable memory (TCAM) has been adopted to solve the multi-match classification problem due to its ability to perform fast parallel matching. However, TCAM has a fundamental issue: high power dissipation. Since TCAM is designed for a single match, the applicability of TCAM to multi-match classification is limited. In this paper, we propose a cost- and energy-efficient multi-match classification architecture that combines TCAM with a tuple space search algorithm. The proposed solution uses two small TCAM modules and requires a single-cycle TCAM lookup, two SRAM accesses, and several Bloom filter query cycles for multi-match classifications.
스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.
패킷 분류란 규정된 규칙과 입력된 패킷의 헤더 필드를 검색하여 매칭 여부를 판단하는 것으로 하드웨어적인 패킷 필터링 시스템은 일반적으로 Ternary Content Addressable Memory를 사용하여 구현된다. 하지만 TCAM은 구조적인 특성으로 인해 범위 규칙을 효율적으로 분류할 수 없기 때문에 기존의 필터링 시스템에서는 주어진 범위를 대표할 수 있는 prefix 형태의 값으로 범위를 변환하고 변환된 값을 TCAM 엔트리에 저장하여 패킷 필터링 을 수행하며, 이 경우 범위 규칙의 필드가 W비트일 때 최대 2W-2 개의 엔트리가 필요하다 범위 규칙이 일반적으로 패킷 헤더 필드 중 소스포트와 목적지포드 필드에 사용되는 것을 고려하면 하나의 규칙이 최대 900개의 엔트리를 점유하게 된다. 본 논문에서는 범위 규칙을 TCAM 엔트리로 변환시 점유 엔트리 수를 줄이기 위해 범위 규칙을 대칭성을 가지는 그레이 코드로 변환한 후 범위를 대표할 수 있는 TCAM 엔트리로 변환하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 최대 2W-4 개의 TCAM 엔트리로 변환되며, 모든 범위에 대해 기존의 방법 보다 항상 더 적은 수의 TCAM 엔트리를 생성한다 또한 negation 범위에 대해서도 효율적으로 적용 할 수 있다. 시뮬레이션 결과 16 비트의 범위 매칭에 대해 기존의 방법보다 제안된 알고리즘이 평균 7%의 TCAM 엔트리를 감소시킬 수 있으며, 패킷의 소스와 목적지 포트를 동시에 고려하는 경우 평균 14%를 절감할 수 있고, 실제 사용되고 있는 침입탐지 프로그램의 범위 규칙에 적용시킨 결과 10% 정도의 TCAM 엔트리를 절약할 수 있음을 보였다.
테스팅 프론티어 역량평가 모델은 10년 전 만들어진 ISO/IEC 9126의 소프트웨어 제품 품질기준과 TMMi, TPI의 프로세스 점검 기준들을 사용하다보니, Agile, TDD와 같은 새로운 프로세스와 App, Web 같은 새로운 종류의 소프트웨어 제품을 개발하는 회사들에 대한 역량평가가 어려울 수밖에 없다. 이런 문제에 대한 개선을 위하여 1) 소프트웨어 제품 품질 국제표준 ISO/IEC 9126, ISO/IEC 25010 그리고 SW 테스팅 프로세스 국제표준 ISO/IEC/IEEE 29119 part2 고찰, 2) TCAM 소개, 3) 소프트웨어 제품품질 관점에서 ISO/IEC 9126, ISO/IEC 25010와 TCAM 비교, 분석 4) 소프트웨어 테스팅 프로세스 관점에서 ISO/IEC/IEEE 29119 part2와 TCAM 비교, 분석, 5) TCAM의 개선을 위한 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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