지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이남용
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
컴퓨터와 인터넷의 확산으로 2011년 한해에만 1.8ZB(제타바이트)의 데이터를 생산하는 등의 데이터 홍수와 폭증으로 빅 데이터가 특정분야에 국한되지 않는 이슈로 등장하였으며 이중 가장 대표적인 로그 데이터 분야에서는 전자기록 증거 및 분석에 대한 중요성이 매우 높아져 정규화 또는 축약의 처리과정 없이 원본 로그 그대로의 수집과 저장이 중요한 요소가 되었다. 통합보안관리솔루션(ESM)과 보안 정보와 이벤트 관리시스템(SIEM)은 상호 연관관계 분석 및 필터링 수행을 위해 관계형 DB에 입력하고 색인화 또는 조회에 필요한 시간만큼 지연이 발생하는 구조로 데이터의 건수가 많거나 크기가 커지면 처리 시간이 급격히 증가하여 대규모 데이터 수집과 실시간 조회, 분석이 필요한 보안정책 위반사건에 적합하지 않은 구조이다. 본 논문에서는 고비용 시스템 업데이트를 하지 않고서도 증가하는 보안 로그와 이벤트를 실시간 분석 및 처리하고자 GPU(Graphic Processing Unit)기반의 고속필터링기법을 연구하였다. GPU의 각 스레드에서 Brute Force String Matching 알고리즘을 응용한 필터링 알고리즘을 동시에 수행한 결과 CPU(Central Processing Unit)만을 이용한 기존 필터링 수행시간에 비해 평균 약 3000배 이상 빠른 측정 결과를 보였으나 이는 GPU 공유 메모리 할당문제를 해결하지 못하여 최대 수행 가능한 30 라인씩 나누어 반복 수행한 결과이다.
목차
國文抄錄 ⅳ英文抄錄 ⅴ제 1 장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 31.3 연구 방법 4제 2 장 관련 연구 5제 3 장 GPU기반의 고속필터링기법 183.1 고속필터링기법의 개념 183.2 고속필터링 절차 203.2.1 GPU로의 보안 로그와 이벤트 전송 213.2.2 GPU상에서 고속필터링 처리 213.2.3 CPU로의 결과 전송 263.3 고속필터링 기준 28제 4 장 고속필터링기법의 검증 304.1 현장실험 설계 304.2 데이터 분석 344.3 검증결과 해석 39제 5 장 결론 40참고문헌 42
최근 본 자료
댓글(0)
0