네트워크 침입 탐지 시스템에서 다중 엔트리 동시 비교기를 이용한 고속 패턴 매칭기 구현
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 황선영
- 발행년도 2016
- 학위수여년월 2016. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000058863
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러 개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.
more초록/요약
This paper proposes a new pattern matching module to overcome the increased runtime of previous algorithm using RAM, which was designed to overcome cost limitation of hash-based algorithm using CAM (Content Addressable Memory). By adopting Merge FSM algorithm to reduce the number of state, the proposed module contains state block and entry block to use in RAM. In the proposed module, one input string is compared with multiple entry strings simultaneously using entry block. The effectiveness of the proposed pattern matching unit is verified by executing Snort 2.9 rule set. Experimental results show that the number of memory reads has decreased by 15.8%, throughput has increased by 47.1%, while memory usage has increased by 2.6%, when compared to previous methods.
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