통계 시그니쳐 기반의 응용 트래픽 분류 (Statistic Signature based Application Traffic Classification)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지B / 34권 / 11호 / 1234 ~ 1244페이지
· 저자명 : 박진완, 윤성호, 김명섭, 박준상, 이상우

초록

오늘날의 네트워크에서는 다양한 응용의 등장으로 인해 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 트래픽의 응용 별 분류의 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 트래픽의 응용 별 분류의 요구에 따라 기존에도 많은 연구가 이루어졌었다. 포트 기반의 분류, 페이로드 기반의 분류, 머신러닝 기반의 분류 방법들이 제안되었는데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 최근 연구 중에는 플로우의 통계 정보를 이용한 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 통계 시그니쳐를 통한 응용 트래픽 분류 방법론을 제안하고자 한다. 플로우 중 첫 N개의 패킷의 페이로드 크기와 방향을 이용하여 통계 시그니쳐를 생성하고, 이를 이용하여 응용 트래픽을 분류한다. 그리고 검증 시스템을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도의 분류 방법론이라는 것을 증명한다.

영어초록

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 traffic classification have been
introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in terms of
accuracy and completeness. In this paper we propose an application traffic classification method using statistic
signatures, defined as a directional sequence of packet size in a flow, which is unique for each application. The
statistic signatures of each application are collected by our automatic grouping and extracting mechanism which
is mainly described in this paper. By matching to the statistic signatures we can easily and quickly identify the
application name of traffic flows with high accuracy, which is also shown by comprehensive excrement with our
campus traffic data.

참고자료

· 없음