인터넷의 대중화로 네트워크 트래픽은 지속적으로 증가하고 복잡해지고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효율적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 시그니쳐 기반의 인터넷 트래픽 분석 방법의 한계점을 극복하고 분석 경과의 성능 향상(분석률)을 위해 플로우 상관관계를 이용한 트래픽 분석 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시그니쳐 기반 분석기의 결과를 입력 받아 분석된 플로우와 그렇지 않은 플로우을 간의 상관관계를 파악하고 이를 통해 분석되지 않은 플로우를 분석한다. 총 4가지(서버-클라이언트 발생 시간, 호스트-호스트, 통계) 세부 분석 방법과 이를 통합한 플로우 상관관계 기반 분석기를 제안한다. 또한 실험과 검증을 통하여 플로우 상관관계 기반 응용 분석 방법의 타당성을 증명한다.
As network traffic is dramatically increasing due to the popularization of Internet, the need for application traffic identification becomes important for the effective use of network resources. In this paper, we present an Internet application traffic identification method based on flow correlation to overcome limitation of signature-based identification methods and to improve performance (completeness) of it. The proposed method can identify unidentified flows from signature-based method using flow correlation between identified and unidentified flows. We propose four separate correlation methods such as Server-Client, Time, Host-Host, and Statistic correlation and describe a flow correlation-based identification system architecture which incorporates the four separate methods. Also we prove the feasibility and applicability of our proposed method by an acceptable experimental result.
