자동화된 시그니처 추출을 통한 스마트 디바이스 트래픽의 서비스별 분류에 관한 연구
A Study on Service-level Smart Device Traffic Classification using Automatic Signature Extraction
- 주제(키워드) smart device traffic , service identification , traffic classification , application traffic , signature generation , flow correlation , traffic measurement agent
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 김명섭
- 발행년도 2013
- 학위수여년월 2013. 2
- 학위구분 석사
- 학과 일반대학원 컴퓨터정보학과
- 원문페이지 64 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000038065
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045745460
초록/요약
스마트 디바이스의 등장과 급속한 성장은 산업 구조의 패러다임을 전환시킬 정도로 우리 사회에 많은 영향을 미치고 있다. 통신 시장은 하루가 다르게 변화하고 있으며, 사용자 수의 급증과 다양한 스마트 디바이스 기반의 서비스 출시로 인해 네트워크는 복잡하고 다양한 종류의 트래픽들로 포화상태에 이르고 있다. 따라서 스마트 디바이스 트래픽에 대한 네트워크 모니터링과 분석에 대한 관심과 필요성이 증가하고 있다. 스마트 디바이스 트래픽 분석은 효율적이고 안정적인 네트워크 운영에 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 급증하고 있는 스마트 디바이스 트래픽을 분석하기 위해 MTMA 시스템을 이용한 시그니쳐 추출 방법론과 스마트 디바이스 서비스 트래픽에 상관 관계를 파악한 시그니쳐 추출 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2가지 추출 방법론을 실제 학내 망을 대상으로 적용하여 스마트 디바이스 시그니쳐를 추출한다.
more목차
요 약
그 림 차 례
표 차 례
제 1 장 서 론
제 2 장 관련 연구
제 2.1 절 전통적인 트래픽 분류 방법
2.1.1 잘 알려진 포트 기반 분석 방법
2.1.2 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법
2.1.3 머신러닝 기반 분석 방법
2.1.4 Flow 상관 관계 기반 분석 방법
2.1.5 응용 프로그램 동작 구조 기반 분석 방법
제 2.2 절 스마트 디바이스 트래픽 분류 방법
2.2.1 트래픽 추출 방법
2.2.2 트래픽 분류 기준
2.2.3 시그니쳐 생성 방법
2.2.4 응용 별 스마트 디바이스 트래픽 분류
제 3 장 스마트 디바이스 트래픽 분류 방법
제 3.1 절 스마트 디바이스 시그니쳐 추출 방법론
3.1.1 MTMA를 이용한 시그니쳐 추출
3.1.2 수작업에 의한 시그니쳐 추출
제 3.2 절 스마트 디바이스 트래픽 분석 방법론
3.2.1 Flow 상관관계를 이용한 분석 방법론
제 4 장 실험 및 결과 분석
4.1.1 실험 환경
4.1.2 트래픽 트레이스
4.1.3 스마트 디바이스 트래픽 분포
4.1.4 스마트 디바이스 시그니처
4.1.5 Completeness
4.1.6 분류 결과 검증
4.1.7 주요 서비스 트래픽 분포
제 5 장 결론 및 향후 연구
참고 문헌
