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NTIS 바로가기한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스, v.34 no.11B, 2009년, pp.1234 - 1244
박진완 (고려대학교 컴퓨터정보학과) , 윤성호 (고려대학교 컴퓨터정보학과) , 박준상 (고려대학교 컴퓨터정보학과) , 이상우 (고려대학교 컴퓨터정보학과) , 김명섭 (고려대학교 컴퓨터정보학과)
Nowadays, the traffic type and behavior are extremely diverse due to the appearance of various services and applications on Internet, which makes the need of application-level traffic classification important for the efficient management and control of network resources. Although lots of methods for...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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응용계층 트래픽 분류는 무엇인가? | 이러한 정책들을 펼치기 위해서는 빠르고 정확한 응용계층 트래픽 분류가 필수적인 요소이다[1]-[5]. 응용계층 트래픽 분류란 네트워크 패킷을 수집하여 해당 패킷을 발생시킨 응용계층의 정체를 알아내고 이를 기준으로 트래픽을 분류하는 것을 말한다[1],[7]. 실시간의 정확한 응용계층 트래픽 분류는 응용기반의 트래픽을 모니터링하고 제어하는 다양한 분야 (응용 별 종량제 과금, 응용기반 트래픽 제어, CRM, SLA 지원, 응용계층 트래픽 보안 등)에서 신뢰성을 결정하는데 중요한 역할을 한다. | |
보다 정확한 응용 별 트래픽 분류를 위하여 다양한 분류 방법론에 대한 지속적인 연구가 필요한 이유는 무엇인가? | 이러한 응용계층 트래픽 분류의 중요성에 의해 현재까지 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 분류 방법들로는 포트 기반 분석[5]-[6], 페이로드 시그니쳐 기반 분석[8], 머신러닝 기반 분석[2]-[3], 플로우 상관관계 기반 분석[1],[4] 등 다양한 방법론들이 존재한다. 이러한 다양한 방법론들이 있지만, 새로운 응용 프로그램의 등장, 응용 프로그램의 업데이트 등 응용의 변화에 따라 트래픽이 변하고 있기 때문에 오늘날의 응용 별 트래픽 분류는 더욱 더 힘들어지고 있다. 따라서, 보다 정확한 응용 별 트래픽 분류를 위하여 다양한 분류 방법론에 대한 지속적인 연구가 필요하다. | |
실시간의 정확한 응용계층 트래픽 분류의 역할은? | 응용계층 트래픽 분류란 네트워크 패킷을 수집하여 해당 패킷을 발생시킨 응용계층의 정체를 알아내고 이를 기준으로 트래픽을 분류하는 것을 말한다[1],[7]. 실시간의 정확한 응용계층 트래픽 분류는 응용기반의 트래픽을 모니터링하고 제어하는 다양한 분야 (응용 별 종량제 과금, 응용기반 트래픽 제어, CRM, SLA 지원, 응용계층 트래픽 보안 등)에서 신뢰성을 결정하는데 중요한 역할을 한다. |
Jeffrey Erman, Martin Arlitt, Anirban Mahanti, 'Traffic Classification Using Clustering Algorithms', Proc. of SIGCOMM Workshop on Mining network data, Pisa, Italy, pp.281-286, Sep., 2006
Andrew W. Moore and Denis Zuev, 'Internet Traffic Classification Using Bayesian Analysis Techniques,' Proc. of the ACM SIGMETRICS, Banff, Canada, Jun., 2005
Thomas Karagiannis, Konstantina Papagiannaki, and Michalis Faloutsos. 'BLINC: Multilevel Traffic Classification in the Dark,' Proc. of SIGCOMM 2005, Philadelphia, PA, Aug., 22-26, 2005
IANA port number list, IANA, http://www.iana.org/assignments/port-numbers
Jian Zhang and Andrew Moore, 'Traffic Trace Artifacts due to Monitoring Via Port Mirroring,' Proc. of the IEEE/IFIP Workshop on End-to-End Monitoring Techniques and Services (E2EMON) 2007, Munich, Germany, May., 21, 2007
Liu, Hui Feng, Wenfeng Huang, Yongfeng Li, Xing 'Accurate Traffic Classification', Networking, Architecture, and Storage, 2007. NAS 2007. International Conference
Risso, F. Baldi, M. Morandi, O. Baldini, A. Monclus, P. Lightweight, Payload-Based Traffic Classification: An Experimental Evaluation. In proceeding of Communications, 2008. ICC '08. IEEE International Conference, 2008
L.Bernaille, R. Teixeira, I. Akodkenou, A.Soule, and K.Salamatian. 'Traffic classification on the fly'. SIGCOMM Comput.Commun. Rev., 2006
Bernaille, L., Teixeira, R., Salamatian, K.: Early application identification. In: CoNext 2006. Conference on Future Networking Technologies., 2006
Byung-Chul Park, Young J. Won, Myung-Sup Kim, James W. Hong, 'Towards Automated Application Signature Generation for Traffic Identification,' Proc. of the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS) 2008, Salvador, Bahia, Brazil, pp.160-167, April, 7-11, 2008
Rentao Gu, Minhuo Hong, Hongxiang Wang, and Yuefeng Ji, 'Fast Traffic Classification in High Speed Networks' Proc. of the Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS) 2008, LNCS 5297, Beijing, China, pp.429-432, Oct., 22-24, 2008
Ying-Dar Lina, Chun-Nan Lua, Yuan-Cheng Laib, Wei-Hao Penga and Po-Ching Lina, 'Application classification using packet size distribution and port association' Proc. of the Journal of Network and Computer Applications, In Press, Corrected Proof, Available online, March, 20. 2009
Jacobus van der Merwe, Ramon Caceres, Yang-hua Chu, and Cormac Sreenan 'mmdump - A Tool for Monitoring Internet Multimedia Traffic,' ACM Computer Communication Review, 30(4), October, 2000
Y.J. Won, B.C. Park, H.T. Ju, M.S. Kim, and J. W. Hong. A hybrid approach for accurate application traffic identification. In IEEE/IFIP E2EMON, April, 2006
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