응용 레벨 트래픽 분류를 위한 시그니쳐 생성 및 갱신 시스템 개발
Development of Signature Generation and Update System for Application-level Traffic Classification
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초록
네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽의 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐를 수작업으로 추출하는 과정은 응용프로그램 및 응용 프로토콜에 대한 선행적인 분석이 필요하기 때문에 많은 시간과 인력이 요구된다. 또한 응용프로그램의 통합, 변경, 출현은 시그니쳐의 유지 및 관리에 대한 복잡성을 증대시킨다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램의 페이로드 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안하여 시그니쳐 생성 효율을 향상시키며, 응용프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처할 수 있는 페이로드 시그니쳐 갱신 시스템을 구축하여 지속적으로 시그니쳐 유지, 관리가 가능하도록 하였다. 또한 학내망에 적용하여 제안한 시스템의 실용성을 증명하였다.
Abstract
The traffic classification is a preliminary but essentialstep for stable network service provision and efficient network resource management. While various classification methods have been introduced in literature, the payload signature-based classification is accepted to give the highest performance in terms of accuracy, completeness, and practicality. However, the collection and maintenance of up-to-date signatures is very difficult and time consuming process to cope with the dynamics of Internet traffic over time. In this paper, We propose an automatic payload signature generation mechanism which reduces the time for signature generation and increases the granularity of signatures. Furthermore, We describe a signature update system to keep the latest signatures over time. By experiments with our campus network traffic we proved the feasibility of our mechanism.
참고문헌 (14)
- "IANA port number list"[URL]
- Jacobus van der Merwe, "mmdump- A Tool for Monitoring Internet Multimedia Traffic", ACM Computer Communication Review, 30(4) (2000)
- Hun-Jeong Kang, "Streaming Media and Multimedia Conferencing Traffic Analysis Using Payload Examination", ETRI Journal, 26(3), pp.203~217 (2004), 한국전자통신연구원
- TS Choi, "Rate-based Internet Accounting System Using Application-aware Traffic Measurement", APNOMS 2003, pp.404~415 (2003)
- Byung-Chul Park, "Towards Automated Application Signature Generation for Traffic Identification", NOMS 2008, pp.160~167 (2008)
- Subhabrata Sen, "Accurate, scalable in-network identification of p2p traffic using application signatures", World Wide Web 2004 (2004)
- Patrick Haffner, "ACAS: automated construction of application signatures", ACM SIGCOMM (2005)
- Jeffrey Erman, "Traffic classification using clustering algorithms", SIGCOMM 2006, pp.281~286 (2006)
- Xiao, F, "ASG - Automated signature generation for worm-like P2P traffic patterns", WAIM 2008, pp.654~660 (2008)
- Hui Liu, "A peer-to-peer traffic identification method using machine learning", ProcGuilin, pp.155~160 (2007)
- TS Choi, "Flow-based Application-aware Internet Traffic Monitoring and Field Trial Experiences", APNOMS, pp.214~225 (2005)
- Andrew W. Moore, "Internet traffic classification using bayesian analysis techniques", ACM 2005 (2005)
- Sung-Ho Yoon, "Internet Application Traffic Classification Using Fixed IP-port", APNOMS 2009, pp.21~30 (2009)
- 윤성호, "TMA(Traffic Measurement Agent)를 이용한 인터넷 응용 트래픽 분류", 2008년 제29회 정보처리학회 춘계학술발표대회, pp.946~949 (2008), 경일대학교