통계 시그니쳐 기반의 응용 트래픽 분류
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 박진완 | - |
dc.contributor.author | 윤성호 | - |
dc.contributor.author | 김명섭 | - |
dc.contributor.author | 박준상 | - |
dc.contributor.author | 이상우 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-08T23:06:46Z | - |
dc.date.available | 2021-09-08T23:06:46Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2009 | - |
dc.identifier.issn | 1226-4717 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/121467 | - |
dc.description.abstract | 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. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국통신학회 | - |
dc.title | 통계 시그니쳐 기반의 응용 트래픽 분류 | - |
dc.title.alternative | Statistic Signature based Application Traffic Classification | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김명섭 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국통신학회논문지B, v.34, no.11, pp.1234 - 1244 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국통신학회논문지B | - |
dc.citation.title | 한국통신학회논문지B | - |
dc.citation.volume | 34 | - |
dc.citation.number | 11 | - |
dc.citation.startPage | 1234 | - |
dc.citation.endPage | 1244 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001395466 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Traffic Classification | - |
dc.subject.keywordAuthor | Statistic Signature | - |
dc.subject.keywordAuthor | Application Traffic | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.