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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 해쉬테이블과 캐시를 이용한 시그니처 기반 시스템을 구현하여 보다 효율적인 알고리즘을 제안한다.
- 본 연구에서는 모든 시그니처를 linked list 로 연결시키는 방법과 해쉬 테이블과 캐시를 이용하는 방법을 제안하여 각각의 실행 시간을 비교해본다. 키 값은 각 service code 를 이용하여 해쉬 테이블을 구현하고 각 service code 에 해당하는 시그니처들을 그 service code 에 linked list 로 연결시킨다.
- 본 연구에서는 시그니처 기반의 트래픽을 분류하는데에 캐시를 사용하여 효율을 높이는 새로운 방법을 제안하였다. 앞서 말했듯이 시그니처 기반의 트래픽 분류 방법은 TCP/IP 헤더 필드들을 이용한 분류 방법보다 정확성이 높지만 시스템의 부하가 크다.
가설 설정
- 그 이후에 패킷은 전체 시그니처를 검색하는 것이 아니라 캐시에 저장되어 있는 서비스 코드에 대한 서비스의 시그니처들을 먼저 매칭될 확률을 향상시킴으로써 탐색 시간을 현저히 줄일 수 있다. 이것은 하나의 flow 가 발생하면 같은 서비스의 flow 가 연속적으로 발생한다는 가정을 둔 것이다. 그 정책의 수단으로 캐시 안의 들어가는 서비스의 코드는 hit_count 수를 가지게 되어 매칭이 될 때마다 하나씩 증가하게 된다.
- 즉, 패킷들을 검사할 경우에 하나의 패킷이 어떤 특정한 서비스의 패킷이라고 한다면 그 다음의 패킷도 이전 패킷과 동일할 수 있다고 가정할 수 있다.
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