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문제 정의
- 이는 두 가지 방법이 동일한 처리 과정으로 분류되는 것을 고려했을 때 페이 로드와 시그니처의 매칭 과정의 복잡성 때문으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 시그니 처 매칭 과정의 복잡성에 영향을 미치는 요소를 정의하고 최적화된 분류 시스템 구조를 제시하고자 한다.
- 응용의 수와 대용량의 트래픽을 발생시키는 응용의 사용이 증가하고 있는 추세를 량 했을 때 페이로드 기반 분석 방법의 처리 속도 문제는 반드시 해결되어야 하는 과제이다. 따라서 본 논문에서는 페이로드 시그니처 기반 분류 시스템의 처리 속도에 영향을 미치는 요소를 정의하고 처리 속도 향상을 위한 분류 시스템의 디자인 선택 사항을 실험적으로 평가하여 최적의 분류 시스템 구조를 제시한다.
- 본 논문에서는 분류 시스템의 처리 속도에 영향을 미치는 요소를 입력 데이터의 탐색공간 크기와 매칭 알고리즘의 성능을 구분하여 기술한다
- 시그니처의 개수가 증가하면서 동일한 응용 프로그램 내의 시그니처가 포함 관계를 갖거나 중복된 형태로 등록되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 시그니처 등록 전에 중복성을 확인하여 시그니처의 탐색공간을 줄이는 모듈을 구성하였다
- 본 논문에서는 페이로드 기반 응용 레벨 트래픽 분류 시스템의 처리 속도에 영향을 미치는 요소들을 탐색 공간과 매칭 알고리즘의 처리 속도로 구분하여 각 요소를 실험적으로 평가하고 효율적인 분류 시스템을 구성하기 위한 방법을 제안하였다.
- 분류 시스템의 입력 데이터 탐색 공간을 최소화하여 처리 속도를 향상 시킬 수 있는 방법에 대해 기술한다. 분류 시스템은 분석 대상 플로우와 시그니처를 입력 데이터로 제공받는다 분석 시스템은 하나의 플로우를 분류하기 위해 모든 시그니 처 매칭 과정을 통해 분류하기 때문에 플로우 내의 조사되는 패킷과 시그니처에 대한 탐색 공간은 처리 속도에 절대적인 영향을 미친다.
- 실험에 사용된 분류 시스템은 표 1과 같은 범용 컴퓨터의 환경으로 구성되어 있고 본 논문에서는 이와 같은 환경에서 최대의 성능을 보이는 분류 시스템을 구성하는 것을 목표로 하고 있다.
- 패턴 매칭 알고리즘은 분류 시스템의 처리 속도에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다 본 논문에서는 패턴 매칭 분야에서 성능이 검증된 4개의 알고리즘에 대해 실험적으로 평가하고 응용 레벨 트래픽 분석에 적합한 알고리즘을 제시한다
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