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VPN/NoN-VPN 분류를 위한 트래픽 통계 정보의 중요도 분석
Importance Analysis of Traffic Statistics Information for VPN/NoN-VPN Classification
- 이민성;
- 박지태;
- 백의준;
- 최정우;
- 김명섭
초록
네트워크 환경이 급성장하면서 인터넷의 사용량이 증가하고 있다. 이러한 상황에서 네트워크 관리자의 효율적인네트워크 운용이 필요해지고 네트워크 사용자는 적합한 QoS를 제공 받기 위해 정확한 트래픽 분류를 하는 것이중요하다. VPN은 네트워크 통신의 보안 방법의 하나로 채택되고 있다. 하지만, 암호화의 악의적인 사용이 증가하고 방화벽을 회피하기 위한 도구로 활용되고 있다. 이에 따라 네트워크의 효율적인 운용을 위해 VPN과NoN-VPN을 분류하는 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 트래픽의 플로우 정보와 통계 항목들을 조합하여 VPN과NoN-VPN을 분류하는 방법을 제안한다. 통계 정보들을 사용하였을 때 머신 러닝만을 활용하여도 약 98%의 분류정확도를 보여줄 수 있으며, 플로우 정보와 통계 항목들중 분류에 중요한 역할을 하는 통계 정보를 분석한다.
키워드
Traffic Classification; Machine Learning; Statistical Information; VPN; NoN-VPN; 트래픽 분류; 머신 러닝; 통계 정보
- 제목
- VPN/NoN-VPN 분류를 위한 트래픽 통계 정보의 중요도 분석
- 제목 (타언어)
- Importance Analysis of Traffic Statistics Information for VPN/NoN-VPN Classification
- 저자
- 이민성; 박지태; 백의준; 최정우; 김명섭
- 발행일
- 2022-11
- 저널명
- 한국통신학회논문지
- 권
- 47
- 호
- 11
- 페이지
- 1768 ~ 1775