심규석 교수

There is a growing trend of applications that should handle big data. However, analyzing big data is a very challenging problem today. For such applications, the MapReduce framework has recently attracted a lot of attention. Google's MapReduce or its open-source equivalent Hadoop is a powerful tool for building such applications. In this tutorial, we will introduce the MapReduce framework based on Hadoop, discuss how to design efficient MapReduce algorithms and present the state-of-the-art in Ma

효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다. The importance of application tra

The continual appearance of new applications and their frequent updates emphasize the need for automatic signature generation. Although several automatic methods have been proposed, there are still limitations to their adoption in a real network environment in terms of automation, robustness, and elaboration. To address this issue, we propose an automatic signature generation method, so called SigBox, for fine-grained traffic identification. Using a modified sequence pattern algorithm, this syst