플로우 수준의 트래픽 모델링 및 分析을 통한 트래픽 생성기 具現 方案 硏究 = A Study on The Development of A Traffic Generator Using Flow Level Traffic Modeling and Analysis

국문 초록 (Abstract)

오늘날 통신 기술의 급속한 발달과 인터넷의 보급으로 인해 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있고 공유할 수 있게 되었다. 또한 인터넷이 발달하고 사용자 수가 급속도로 증가하면서 현재의 네트워크는 복잡하고, 다양한 종류의 트래픽들로 포화상태에 이르고 있다. 이는 WWW, FTP, Mail 등의 전통적인 인터넷 응용프로그램들뿐만 아니라, 음성망의 통합, 새롭게 등장한 스트리밍, Peer-to-Peer(P2P) 파일 공유, 게임 등 많은 서비스와 응용 프로그램들이 인터넷 기반으로 운용되고 있기 때문이다. 그리고 이러한 추세는 앞으로 더욱더 심화될 것이다.
이에 따라 네트워크의 현재 상태를 파악하고, 확장 계획을 세우는 기능 및 지원을 위한 네트워크 트래픽 모니터링의 중요성은 더욱 더 커져가고 있다. 그러나 Web 이나 FTP, TELNET 등 네트워크 응용프로그램들이 한정적인 과거 환경에서와는 달리 peer-to-peer 응용 프로그램이나 streaming media 응용프로그램 등 네트워크 기반 응용프로그램들이 다양하게 사용되고 있는 현재 인터넷 환경에서 과거의 well-known port 기반으로 응용프로그램을 구분하는 단순한 분석방법으로는 현재의 복잡 다양한 트래픽의 정확한 분석이 어렵다.
따라서 앞으로의 네트워크 트래픽의 수요 예측 및 확장 방안 연구 등에 필요한, 시뮬레이션 환경에서 실제 트래픽과 유사한 모의 트래픽 생성기가 필요하다. 기존의 트래픽 모델링의 방법으로는 패킷 수준의 모델링 방법과 응용 수준의 모델링 방법을 사용하여 트래픽을 모델링하고 트래픽 생성기를 구현하였다. 하지만 기존 연구 방법의 단점을 보안하고 실제 트래픽과 유사한 트래픽 생성기를 구현하고자 플로우 수준의 트래픽 모델링을 제안한다. 또한 본 논문에서는 실제 트래픽을 시뮬레이션 환경에서 유사하게 발생시키기 위하여 실제 트래픽의 플로우 수준의 트래픽 생성 패턴을 분석, 모델링하고 트래픽 생성기 구현을 위한 알고리즘 생성을 목표로 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid advancement of today's telecommunication technologies and the increase in the number of internet users have caused the internet traffic to soar. In addressing that issue, traffic similar to an actual network can be generated to anticipate future conditions and explore paths that the current network may take in order for a more efficient operation and a more effective network design. Therefore, studies on the analysis of the current traffic and the traffic generator are necessary. Therefore, a traffic generator to be used in researches on traffic demand prediction and expansion scheme needs to be implemented. Also, in order to generate traffic, traffic modeling and analysis must take place beforehand where there is the packet-level modeling and the application-level modeling. [1]
The packet-level modeling captures packets flowing through links and analyzes the flow to model the characteristic of a traffic whereas the application-level modeling uses web file sizes of data sent and received within each connection to model how much, in terms of size, has been transferred.
The packet-level modeling, however, requires a combinatorial analysis of informa-tion related to the vast amount of packets collected whereas the application-level modeling makes traffic generators even more sophisticated because it models many different characteristics. In compromising the two drawbacks, we propose the flow-level modeling. Most traffic generating tools today cannot directly reflect the proper-ties of actual traffic due to the diversity of services in actual networks and the conse-quent traffic. Therefore, a more precise traffic analysis is required in order to prevent from wasting resources when building a network. In this study, we collect flow infor-mation through the packets of collected traffic and we analyze flow properties through the collected flow information. Then we can identify the properties of actual traffic and we analyze flow traffic properties to design a traffic generator.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 관련연구 4
• 1. 플로우 5
• 가. 플로우의 정의 5
• 나. NetFlow 6
• 다. IPFIX 8
• 2. 기술현황 분석 10
• 가. 국내외 연구사례 10
• 나. 알려진 트래픽 분포 특성 12
• 다. 트래픽 생성 분포 17
• 제3장 플로우 수준 인터넷 트래픽 모델링 20
• 1. 플로우 수준 모델링 20
• 가. 플로우 크기 21
• 나. 플로우 지속시간 22
• 다. 플로우 상호도착 지연 25
• 2. 인터넷 트래픽 플로우 수집 및 분석 26
• 가. 인터넷 트래픽 플로우 분석 27
• 나. 플로우 분석 결과 28
• 3. 인터넷 트래픽 플로우 Grouping 32
• 가. 시간간격 특성을 고려한 플로우 특성 32
• 나. 플로우 크기와 시간간격을 모두 고려 34
• 4. 플로우 정보 도출 알고리즘 34
• 가. 트래픽 측정 35
• 나. 패킷으로부터 플로우 정보 분석 35
• 다. 플로우 정보 도출 36
• 제4장 트래픽 생성기 설계 37
• 1. 트래픽 생성기 전체 구조 37
• 가. 트래픽의 크기 39
• 나. 대그룹 패킷 생성 40
• 다. 소그룹 패킷 생성 43
• 2. 트래픽 생성 알고리즘 44
• 가. 파라미터 검사 45
• 3. 트래픽 생성기 설계 47
• 제5장 결 론 51
• 참고문헌 53
• 약어표 58
• Abstract 59