스마트폰 트래픽의 응용별 분류 방법에 관한연구
- 주제(키워드) smart phone traffic , service identification , traffic classification , application traffic , signature generation , user-agent , LCS
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 김명섭
- 발행년도 2012
- 학위수여년월 2012. 2
- 학위구분 석사
- 학과 일반대학원 컴퓨터정보학과
- 원문페이지 82 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000032427
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045699202
초록/요약
스마트폰의 등장과 급속한 성장은 산업 구조의 패러다임을 전환시킬 정도로 우리 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 통신 시장은 하루가 다르게 변화하고 있으며, 사용자 수의 급증과 다양한 스마트폰 기반의 서비스의 출시로 인해 네트워크는 복잡하고 다양한 종류의 트래픽들로 포화상태에 이르고 있다. 따라서 스마트폰 네트워크 트래픽 모니터링과 분석에 대한 관심과 필요성이 SLA, CRM에 이르기까지 다양한 분야에서 증가되고 있으며, 트래픽 분석은 효율적이고 안정적인 네트워크 운영에 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 최근 이슈화 되고 있는 스마트폰 트래픽을 분석하고 그 특징을 이용한 응용별 트래픽 분류 방법을 제안한다. 트래픽 분류는 스마트폰의 HTTP User-Agent필드를 이용하였으며, 응용을 밝혀내기 위해 해당 필드를 그룹화 하고, LCS를 통해 공통 문자열을 추출 하였다. 또한 User-Agent를 통해 분석하지 못한 트래픽에 대해서는 그룹화된 정보에서 헤더 시그니쳐를 추출해 추가로 분석률을 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 스마트폰을 포함한 다양한 응용 트래픽이 존재하는 학내 망에 적용하여 분석결과를 제시하였다.
more목차
요 약 i
그 림 차 례 iv
표 차 례 vii
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 4
제 2.1 절 전통적인 트래픽 분류 방법 4
2.1.1 잘 알려진 포트 기반 분석 방법 5
2.1.2 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법 6
2.1.3 머신러닝 기반 분석 방법 6
2.1.4 플로우 상관 관계 기반 분석 방법 7
2.1.5 응용 프로그램 동작 구조 기반 분석 방법 8
제 2.2 절 스마트폰 트래픽 분류 방법 8
2.2.1 트래픽 추출 방법 8
2.2.2 트래픽 분류 기준 12
2.2.3 시그니쳐 생성 방법 14
제 2.3 절 웹 기반, 앱 기반 응용프로그램 15
제 3 장 스마트폰 트래픽의 특징 20
제 3.1 절 프로토콜 분포 및 특징 20
제 3.2 절 HTTP User-Agent의 활용방안 24
제 4 장 스마트폰 트래픽 분류 방법 29
제 4.1 절 공통문자열 추출을 위한 User-Agent 그룹핑 30
제 4.2 절 LCS를 통한 공통 문자열 추출 33
제 4.3 절 추가 분석을 위한 헤더 시그니쳐의 생성 37
제 5 장 실험 및 결과 분석 42
제 5.1 절 실험 환경 42
제 5.2 절 트래픽 트레이스 43
제 5.3 절 스마트폰 트래픽 분포 45
제 5.4 절 User-Agent를 통한 응용별 트래픽 분류 49
제 5.5 절 헤더 시그니쳐 구성 및 적용을 통한 추가 트래픽 분석 52
제 5.6 절 분류 결과 검증 58
제 5.7 절 주요 응용 트래픽 분석 61
제 6 장 결론 및 향후 연구 67
참고 문헌 68
