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구영훈 (고려대학교) 심규석 (고려대학교) 이성호 (고려대학교) Baraka D. Sija (고려대학교) 김명섭 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.4
발행연도
2017.4
수록면
433 - 438 (6page)

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오늘날의 네트워크는 고속화와 유비쿼터스 환경으로 인해 다양한 응용이 급속도로 생성되고 있으며 네트워크 트래픽도 매우 복잡해지고 있다. 이에 효율적인 네트워크 운용 및 관리를 위한 구체적인 단위의 트래픽 분류가 필수적이다. 다양한 트래픽 분류 방법이 연구되고 있는 가운데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 네트워크 플로우의 연관성 모델을 정의하고 이를 기반으로 트래픽을 분류하는 방법을 제안한다. 트래픽 분류를 위한 네트워크 플로우의 연관성 모델은 크게 유사성 모델과 연결성 모델로 이루어진다. 제안하는 방법론을 효과적으로 적용하기 위한 방안을 제시하며 실험을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도와 분석률의 방법론이라는 것을 증명한다.
#트래픽 분류 #네트워크 플로우의 연관성 모델 #유사성 모델 #연결성 모델 #가이드라인 #traffic classification #correlation model of the network flow #similarity model #connectivity model #guideline

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 네트워크 플로우의 연관성 모델을 이용한 트래픽 분류 방법
3. 네트워크 플로우의 연관성 모델을 이용한 트래픽 분류 방법의 효과적인 적용 방안
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
S. H. Yoon, and M. S. Kim, Research on Header Signature Maintenance Method for Internet Application Traffic Identification, Proc KICS ICC 2011, pp. 1200-1201, Jeju Island, Korea, Jun. 2011. J. S. Park, S. H. Yoon, and M. S. Kim, Performance Improvement of the Payload Signature based Traffic Classification System using Application Traffic Temporal Locality, Proc APNOMS 2013, pp. 1-6, Hiroshima, Japan, Sep. 2013. H. M. An, J. H. Ham, and M. S. Kim, Performance Improvement of the Statistical Information Based Traffic Identification System, KTCCS, Vol. 2, No. 8, pp. 335-342, Aug. 2013. T. Nguyen, and G. A., A survey of techniques for internet traffic classification using machine learning, IEEE Communications Surveys & Tutorial, Vol. 10, No. 4, pp. 56-76, Jan. 2009. S. H. Lee, and M. S. Kim, Application Traffic Classification using TensorFlow Machine Learning Tool, Proc KICS 2016, pp. 224-225, ChungAng Univ, Korea, Nov. 2009.

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