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네트워크 프로세서와 TCAM을 이용한 패킷 필터링 시스템 설계 및 구현
강석민(Seok-Min Kang),정해진(Hae-Jin Jung),권택근(Teack-Geun Kwon) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
네트워크 관련 기술 발전의 순기능으로 네트워크 고속화, 사용자 증가, 그리고 다양한 응용의 발생 및 적용 등을 생각할 수 있다. 그러나 그 역기능으로 네트워크를 통한 바이러스, 인터넷 웜의 전파, 불법적인 시스템 접근 등 다양한 방식의 크래킹 기법들이 늘어나고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이런 네트워크를 이용한 공격의 대응 방식 중 하나인 패킷 필터링 기능을 네트워크 프로세서 기반의 10Gb 고속 라우터에 설계 및 구현함으로써 라우터 단에서의 패킷 필터링 기능 제공에 대해 기술하고 있다.
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김규호,강석민,송일섭,권택근,Kim Kyu-Ho,Kang Seok-Min,Song Il-Seop,Kwon Teack-Geun 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.2B
네트워크 대역폭 증가에 따라 다양한 서비스의 등장과 함께 네트워크 위협이 꾸준히 증가하고 있다. 고성능 네트워크 보안의 실현을 위해, TCAM 등의 하드웨어를 통한 고속 네트워크에서의 빠른 패킷 분류 방법이 일반적으로 사용된다. 이러한 디바이스는 상대적으로 가격이 비싸고 용량이 충분치 않기 때문에 효율적으로 사용하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 침입탐지시스템인 Snort의 규칙집합을 이용하여 고속의 패킷 분류에 적합한 디바이스인 TCAM을 통한 효율적인 패킷 분류방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 값비싼 TCAM의 효율적인 사용을 위하여, TCAM을 분할함으로써 규칙상의 IP 주소와 포트의 중복 필드를 없애고 부정(negation), 범위(range) 규칙을 최소의 엔트리로 표현하도록 한다. 또한 포트번호 조합으로 TCAM 분할을 줄여 용량상의 이점은 유지하고, TCAM 검색횟수를 줄인다. 시뮬레이션을 통해 TCAM용량을 최대 98$\%$까지 줄이면서 대용량의 규칙을 사용하는 고속 패킷 분류에도 성능저하를 줄일 수 있음을 보인다. As increasing the network bandwidth, the threat of a network also increases with emerging various new services. For a high-performance network security, It is generally used that high-speed packet classification methods which employ hardware like TCAM. There needs an method using these devices efficiently because they are expensive and their capacity is not sufficient. In this paper, we propose an efficient packet classification using a Ternary-CAM(TCAM) which is widely used device for high-speed packet classification in which we have applied Snort rule set for the well-known intrusion detection system. In order to save the size of an expensive TCAM, we have eliminated duplicated IP addresses and port numbers in the rule according to the partitioning of a table in the TCAM, and we have represented negation and range rules with reduced TCAM size. We also keep advantages of low TCAM capacity consumption and reduce the number of TCAM lookups by decreasing the TCAM partitioning using combining port numbers. According to simulation results on our TCAM partitioning, the size of a TCAM can be reduced by upto 98$\%$ and the performance does not degrade significantly for high-speed packet classification with a large amount of rules.
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