KR101709922B1 - Method, system and computer readable medium for analysing application contents - Google Patents
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Abstract
분산 처리 구조를 이용하여 패킷 처리 부하를 다수의 프로세스에 최적 분배하여 네트워크의 다량 고속 트래픽의 어플리케이션 컨텐츠를 효율적으로 분석하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 개시된다.
본 발명에 따르면, 분산 처리에 기반한 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템으로서, 수신된 패킷 데이터를 플로우 단위별로 통계 처리하는 플로우 관리 시스템; 및 상기 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 전송받아 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 분석하는 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템을 포함하여, 다수의 플로우 관리 시스템(FMS)을 효율적으로 수용함으로써 대용량 트래픽을 효율적으로 분산 처리하고 시스템의 확장성을 보장할 수 있다.Disclosed is a method, system, and computer readable recording medium for efficiently analyzing application contents of a large amount of high-speed traffic of a network by optimally distributing a packet processing load to a plurality of processes using a distributed processing structure.
According to the present invention, there is provided an application content analysis system based on distributed processing, comprising: a flow management system for statistically processing received packet data on a flow unit basis; And a DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system for receiving a new flow not subjected to the statistical processing for each flow management system and analyzing application contents of a new flow for each new flow, wherein a plurality of flow management systems (FMS) It is possible to efficiently distribute a large amount of traffic and guarantee the scalability of the system.
Description
본 발명은 어플리케이션 컨텐츠를 분석하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 분산 처리 구조를 이용하여 패킷 처리 부하를 다수의 프로세스에 최적 분배하여 네트워크의 다량 고속 트래픽의 어플리케이션 컨텐츠를 효율적으로 분석하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method, system and computer-readable recording medium for analyzing application contents, and more particularly, To a method, system and computer-readable recording medium for efficiently analyzing content.
일반적으로 유,무선 인터넷망을 통해 전송되는 모든 데이터 패킷은 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템에서 수집되어 분석된다. 이러한 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템은 고성능 멀티코어프로세스 및 전용 네트워크 카드를 구비하고 있는데, 이러한 고성능 멀티코어프로세스 및 전용 네트워크 카드를 이용하여 분석패킷을 특정 비율로 샘플링하여 통계 처리함으로써 처리 부하를 감소시킬 수 있었다.In general, all data packets transmitted through wired and wireless Internet networks are collected and analyzed in a DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system. Such a DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system is equipped with a high-performance multicore process and a dedicated network card. By analyzing and packetizing analysis packets at a specific rate using such a high-performance multicore process and a dedicated network card, .
그러나, 위와 같이 모든 패킷을 전수 수집하여 분석하고 통계 처리하므로, DPI 서비스 분석 시스템의 용량이 실제 프로세스 처리 용량이 아닌 수집되는 트래픽 총량에 의해 전용 네트워크 카드단에서 제한되는 경우가 발생되는 문제점이 있었다.However, there is a problem that the capacity of the DPI service analysis system is limited at the dedicated network card end due to the total amount of collected traffic rather than the actual process processing capacity, because all the packets are collected, analyzed, and processed statistically.
이와 같이, 종래의 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템은 단일 장비에서 대용량 트래픽에 대한 분석 및 통계 관리를 동시에 수행함으로써, 처리 및 데이터베이스 용량 부족에 의해 확장성이 제한되는 문제점 있었다.As described above, the conventional DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system has a problem that the scalability is limited due to the lack of processing and database capacity by simultaneously performing analysis and statistical management of large capacity traffic in a single equipment.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 패킷 플로우별 통계 처리하되 새로 유입되는 플로우에 할당되는 어플리케이션 컨텐츠에 대한 고유 식별자를 구분하고 이를 통계 처리된 플로우 통계와 통합하여 분산 처리하는 어플리케이션 컨텐츠를 분석하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been conceived to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for statistical processing by packet flow, which distinguish unique identifiers of application contents allocated to newly- A system, and a computer-readable recording medium.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 기능을 수행하기 위한, 본 발명의 특징은 다음과 같다.The features of the present invention for achieving the objects of the present invention as described above and performing the characteristic functions of the present invention described below are as follows.
본 발명의 일 관점에 따르면, 분산 처리에 기반한 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템으로서, 수신된 패킷 데이터를 플로우 단위별로 통계 처리하는 플로우 관리 시스템; 및 상기 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 전송받아 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 분석하는 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템을 포함하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided an application content analysis system based on distributed processing, comprising: a flow management system for statistically processing received packet data by flow units; And a DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system for analyzing application contents of a new flow for each new flow by receiving a new flow not subjected to the statistical processing for each flow management system.
여기서, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 플로우 관리 시스템은 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함한 상기 플로우 단위별로 통계 처리할 수 있다.Here, the flow management system according to an aspect of the present invention can statistically process each flow unit including packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port and protocol.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 플로우 관리 시스템은 상기 통계 처리가 완료된 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후, 삭제될 수 있다.Further, in the flow management system according to an aspect of the present invention, the flow packets for which the statistical processing has been completed may be deleted after completion of statistical processing.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 분석을 통해 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 추출할 수 있다.In addition, the DPI service analysis system according to an aspect of the present invention can extract unique identifier information that distinguishes application contents for each new flow through the analysis.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보를 상기 플로우 관리 시스템으로 전송할 수 있다.In addition, the DPI service analysis system according to an aspect of the present invention may transmit the unique identifier information for each new flow to the flow management system.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 플로우 관리 시스템은 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 전송받은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성할 수 있다.The flow management system according to an aspect of the present invention may generate content statistics flow information by integrating the unique identifier information of each new flow received from the DPI service analysis system and the statistical processed flow statistics.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 플로우 관리 시스템은 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성할 수 있다.In addition, the flow management system according to an aspect of the present invention is characterized in that the content statistics flow including basic flow information, statistical start / end time, number of received packets, number of received bytes, unique identifier (ACID), and FMS identifier of the flow management system Information can be generated.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 플로우 관리 시스템은 생성된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 주기적으로 전송할 수 있다.In addition, the flow management system according to an aspect of the present invention may periodically transmit the generated content statistical flow information to the DPI service analysis system.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 일괄 관리할 수 있다.In addition, the DPI service analysis system according to an aspect of the present invention can collectively manage content information and content statistical information for each flow using the content statistical flow information.
또한, 본 발명의 일 관점에 따른 상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석할 수 있다.In addition, the DPI service analysis system according to an aspect of the present invention can analyze unprocessed contents through association analysis between the contents statistics flow information.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따르면, 분산 처리에 기반한 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템에서 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법으로서, (a) 수신된 패킷 데이터를 플로우 관리 시스템에서 플로우 단위별로 통계 처리하는 단계; (b) 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템으로 전송하는 단계; 및 (c) 전송받은 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 DPI 서비스 분석 시스템에서 분석하는 단계를 포함하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of analyzing application contents in an application content analysis system based on distributed processing, comprising the steps of: (a) statistically processing received packet data in a flow management system for each flow unit; (b) transmitting, to the DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system, a new flow not subjected to the statistical processing for each flow management system; And (c) analyzing the application content of the new flow by the DPI service analysis system for each new flow received.
여기서, 본 발명의 다른 일 관점에 따르면, 상기 (a) 단계는 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함한 상기 플로우 단위별로 플로우 관리 시스템에서 통계 처리할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step (a) may perform statistical processing in the flow management system for each flow unit including packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port and protocol.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (a) 단계는 상기 통계 처리가 완료된 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후, 플로우 관리 시스템에서 삭제될 수 있다.Further, in the step (a) according to another aspect of the present invention, the flow packets for which the statistical processing is completed may be deleted from the flow management system after the statistical processing is completed.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (c) 단계는 상기 분석을 통해 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 DPI 서비스 분석 시스템에서 추출할 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the step (c), the DPI service analysis system may extract unique identifier information that distinguishes application contents for each new flow through the analysis.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (c) 단계는 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보를 DPI 서비스 분석 시스템에서 플로우 관리 시스템으로 전송할 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the step (c), the unique ID information for each new flow may be transmitted from the DPI service analysis system to the flow management system.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (a) 단계는 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 전송받은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 플로우 관리 시스템에서 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성할 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the step (a), the flow management system integrates the unique identifier information for each new flow received from the DPI service analysis system and the statistically processed flow statistics, Can be generated.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (a) 단계는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 플로우 관리 시스템에서 생성할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step (a) includes the steps of: (a) receiving the content including the basic flow information, the statistics start / end time, the number of received packets, the number of received bytes, the unique identifier Statistical flow information can be generated in the flow management system.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (a) 단계는 생성된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 플로우 관리 시스템에서 DPI 서비스 분석 시스템으로 주기적으로 전송할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step (a) may periodically transmit the generated content statistical flow information to the DPI service analysis system in the flow management system.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (b) 단계는 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 DPI 서비스 분석 시스템에서 일괄 관리할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step (b) may collectively manage content information and content statistical information for each flow using the content statistical flow information in a DPI service analysis system.
또한, 본 발명의 다른 일 관점에 따른 상기 (b) 단계는 DPI 서비스 분석 시스템에서 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step (b) may analyze the unprocessed content through the association analysis between the content statistics flow information in the DPI service analysis system.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따르면, 수신된 패킷 데이터를 플로우 단위별로 통계 처리하는 복수의 플로우 관리 시스템과 통신하는 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템으로서, 상기 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 수신하는 신규 플로우 수신부; 및 수신된 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠 분석부를 포함하는 DPI 서비스 분석 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system communicating with a plurality of flow management systems for statistically processing received packet data on a flow unit basis, A new flow receiving unit for receiving a new flow that does not exist; And a content analyzer for analyzing the application content of the new flow for each new flow received.
여기서, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 신규 플로우 수신부는 처음의 N개 패킷을 포함한 상기 신규 플로우를 상기 플로우 관리 시스템으로부터 수신할 수 있다.Here, the new flow receiver according to another aspect of the present invention can receive the new flow including the first N packets from the flow management system.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 컨텐츠 분석부의 분석을 통해 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보(ACID)를 추출하는 고유 식별자 추출부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.According to still another aspect of the present invention, a DPI service analysis system further includes a unique identifier extracting unit for extracting unique identifier information (ACID) that distinguishes application contents for each new flow by analyzing the content analyzing unit have.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보를 상기 플로우 관리 시스템으로 전송하는 고유 식별자 전송부; 및 상기 고유 식별자 정보를 활용하여 생성된 컨텐츠 통계 플로우 정보를 상기 플로우 관리 시스템으로부터 수신하는 통계 플로우 수신부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a DPI service analysis system comprising: a unique identifier transmission unit for transmitting unique identifier information for each new flow to the flow management system; And a statistical flow receiving unit for receiving content statistical flow information generated using the unique identifier information from the flow management system.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 통계 플로우 수신부는 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 통합한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 수신할 수 있다.In addition, the statistical flow receiving unit according to another aspect of the present invention may receive the content statistics flow information that integrates the unique identifier information for each new flow and the statistical processed flow statistics.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 통계 플로우 수신부는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 수신할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the statistical flow receiving unit receives the contents including the basic flow information, the statistics start / end time, the number of received packets, the number of received bytes, the unique identifier (ACID), and the FMS identifier of the flow management system And receive statistics flow information.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 통계 플로우 수신부는 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 주기적으로 수신할 수 있다.In addition, the statistical flow receiving unit according to another aspect of the present invention may periodically receive the contents statistics flow information.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 DPI 서비스 분석 시스템은 수신된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 일괄 관리하는 컨텐츠 플로우 통계부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.The DPI service analysis system according to another aspect of the present invention may further include a content flow statistics unit for collectively managing content information and content statistical information for each flow using the received content statistical flow information.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 컨텐츠 플로우 통계부는 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석할 수 있다.In addition, the content flow statistics unit according to another aspect of the present invention can analyze the unprocessed content through association analysis between the content statistics flow information.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따르면, 네트워크 장치로부터 패킷 데이터를 수신하는 패킷 데이터 수신부; 수신된 상기 패킷 데이터를 플로우 단위 별로 통계 처리하는 통계 처리부; 상기 플로우 단위 별로 통계 처리후, 상기 패킷 데이터 수신부에 의해 새로이 수신되는 패킷 데이터에 대하여 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 생성하는 신규 플로우 생성부; 생성된 상기 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템으로 전송하는 신규 플로우 전송부; 및 상기 전송 후, 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별하여 추출된 고유 식별자 정보(ACID)를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 수신하는 컨텐츠 식별자 수신부를 포함하는 플로우 관리 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a packet data receiving apparatus including: a packet data receiving unit for receiving packet data from a network device; A statistical processor for statistically processing the received packet data on a flow unit basis; A new flow generating unit for generating at least one new flow for packet data newly received by the packet data receiving unit after statistical processing for each flow unit; A new flow transmission unit for transmitting the generated at least one or more new flows to the DPI service analysis system; And a content identifier receiving unit for receiving, from the DPI service analysis system, unique identifier information (ACID) extracted by distinguishing application content for each new flow after the transmission.
여기서, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 통계 처리부는 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함한 상기 플로우 단위별로 통계 처리할 수 있다.Here, the statistical processing unit according to another aspect of the present invention can statistically process each flow unit including packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port and protocol.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 통계 처리부는 상기 통계 처리가 완료된 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후, 삭제할 수 있다.In addition, the statistical processing unit according to another aspect of the present invention may delete the flow packets after the statistical processing is completed after the statistical processing is completed.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 신규 플로우 전송부는 생성된 상기 신규 플로우별로 처음의 N개 패킷 데이터 혹은 전송 중단 명령이 접수될때까지 상기 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 전송할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the new flow transmitting unit may transmit the at least one new flow until receiving the first N packet data or a transmission stop command for the generated new flow.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 신규 플로우 전송부는 처음의 N개 패킷을 포함한 상기 신규 플로우를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 전송할 수 있다.In addition, the new flow transmitter according to another aspect of the present invention may transmit the new flow including the first N packets to the DPI service analysis system.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 플로우 관리 시스템은 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 전송받은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하는 컨텐츠 플로우 생성부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a flow management system for generating a content flow for generating content statistics flow information by integrating the unique identifier information for each new flow received from the DPI service analysis system and the statistical processed flow statistics And < / RTI >
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 상기 컨텐츠 플로우 생성부는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the content flow generation unit generates the content flow including the basic flow information, the statistics start / end time, the number of received packets, the number of received bytes, the unique identifier (ACID), and the FMS identifier of the flow management system Statistics flow information can be generated.
또한, 본 발명의 또 다른 일 관점에 따른 플로우 관리 시스템은 생성된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 주기적으로 전송하는 컨텐츠 플로우 전송부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.The flow management system according to another aspect of the present invention may further include a content flow transmitter for periodically transmitting the generated content statistical flow information to the DPI service analysis system.
이상과 같이, 본 발명에 따르면, 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 분석함으로써, 다수의 플로우 관리 시스템(FMS)을 효율적으로 수용함으로써 대용량 트래픽을 효율적으로 분산 처리하고 시스템의 확장성을 보장하는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, application contents of a new flow for each new flow are analyzed to effectively distribute a large amount of traffic by efficiently accommodating a plurality of flow management systems (FMS) .
또한, 본 발명에 따르면, 다수의 플로우 관리 시스템에서 수신한 컨텐츠 통계 플로우를 활용하여 최종적인 플로우별 컨텐츠 정보 및 통계정보를 일괄 관리함으로써, 다수의 플로우 관리 시스템(FMS)을 효율적으로 수용함으로써 대용량 트래픽을 효율적으로 분산 처리하고 시스템적인 확장성을 더욱 안정적으로 보장할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, by collectively managing content information and statistical information for each flow by utilizing the content statistics flow received from a plurality of flow management systems, a large number of flow management systems (FMS) Can be efficiently distributed and the systematic scalability can be more stably guaranteed.
또한, 본 발명에 따르면, 다수의 플로우 관리 시스템에서 수신한 컨텐츠 통계 플로우를 활용하여 최종적인 플로우별 컨텐츠 정보 및 통계정보를 일괄 관리함으로써, FMS에서 수신된 정보들의 연관 분석이 가능하게 되어 비대칭 라우팅에 의한 컨텐츠 미분석 (동일 세션의 상/하향 플로우가 다른 장비/회선을 경유하여 상, 하향 중 한쪽 플로우의 ACID가 구분되지 않는 현상)을 최소화할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to perform association analysis of the information received in the FMS by collectively managing the final content information and statistical information for each flow by utilizing the content statistics flow received from a plurality of flow management systems, (The phenomenon that the ACID of one of the upstream and downstream flows is not distinguished from the upstream / downstream flow of the same session via another equipment / line) can be minimized.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)을 예시적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)의 구성간 신호 처리 과정을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)의 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법(S100)을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 제2 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법(S100)을 처리하기 위한 컨텐츠 분석 시스템(100)의 처리 흐름을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 제3 실시예에 따른 DPI 서비스 분석 시스템(120)을 보다 상세하게 나타낸 구성도이다.
도 6은 본 발명의 제4 실시예에 따른 플로우 관리 시스템(110)을 보다 상세하게 나타낸 구성도이다.FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an application
FIG. 2 is a diagram illustrating a signal processing process between configurations of the application
FIG. 3 is a flowchart illustrating an application content analysis method (S100) of an application
FIG. 4 is a flowchart illustrating a process flow of a
FIG. 5 is a configuration diagram illustrating a DPI
FIG. 6 is a configuration diagram showing the
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar functions throughout the several views.
제1 실시예First Embodiment
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)을 예시적으로 나타낸 구성도이고, 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)의 구성간 신호 처리 과정을 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating an exemplary application
도시된 바와 같이, 본 발명의 제1 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)은 분산 처리에 기반한 패킷 데이터를 효율적으로 처리하고자 플로우 관리 시스템(110) 및 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템(120)을 포함한다.As shown in the figure, the application
먼저, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 유,무선 인터넷망을 통해 유입되는 패킷 데이터를 수집한다. 이때, 수집되는 패킷 데이터는 광분배기에 의한 태핑 (tapping) 방식 혹은 라우터 등의 네트워크 장치(101)에서의 미러링 등의 다양한 방식에 의해 수집된후, 유,무선 인터넷망을 통해 플로우 관리 시스템(110)으로 전송된다.First, the
이에 따라, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 위와 같은 네트워크 장치(101)를 통해 패킷 데이터를 수신하게 되면 수신된 패킷 데이터를 플로우 단위(플로우 정보) 별로 통계 처리한다. Accordingly, when receiving the packet data through the
이때, 통계 처리되는 플로우 정보는 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 정보들이 통계 처리되면, 통계 처리된 결과, 예컨대 플로우 통계 정보의 결과만 남기고 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후 삭제될 수 있다. 이렇게, 통계 처리 완료 후, 플로우 패킷(flow packets)들이 삭제되면 그 만큼의 불필요한 대역폭 낭비를 최소화할 수 있다.At this time, the flow information to be statistically processed may include packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port, and protocol. Therefore, when such information is statistically processed, the flow packets can be deleted after completing the statistical processing, leaving only the result of the statistical processing, for example, the result of the flow statistical information. Thus, unnecessary waste of bandwidth can be minimized when flow packets are deleted after completion of statistical processing.
그러나, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 유,무선 인터넷망을 통해 네트워크 장치(101)로부터 패킷 데이터를 새로이 수신하면, 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 이후에 설명할 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템(120)으로 전송한다. 바람직하게는 신규 플로우의 최초 N개의 패킷을 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송할 수 있다. However, when the
이때, 위와 같은 신규 플로우 전송에 관여하는 플로우 관리 시스템(110)은 복수개로 구비될 수 있다. 예를 들면, 제1 플로우 관리 시스템(110)은 최초 N개의 패킷을 포함한 제1 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송할 수 있고, 다른 최초 N개의 패킷을 포함한 제2 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송할 수 있다.At this time, a plurality of
그러나, 신규 플로우가 생성될때마다 무한정 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송되진 않는다. 예를 들면, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 생성된 신규 플로우별로 처음의 N개 패킷 데이터 전송 후 혹은 전송 중단 명령이 접수될때까지 신규 플로우를 전송하는 것이 바람직하다. 이는 데이터 부하량(통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다.However, every time a new flow is created, it is not transferred to the DPI
이때, 전송 중단 명령은 플로우 관리 시스템(110)의 자체 판단, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 의해 발생되거나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 판단, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 의해 발생될 수 있다. 따라서, 이러한 전송 중단 명령을 감지하면, 신규 플로우를 전송을 중지시키게 된다.At this time, the transmission stop command may be generated by the
반면, '처음의 N개 패킷 데이터 전송 후'의 경우에 대해 살펴보면, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 최초 N개의 패킷을 포함한 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송하게 되는데, 신규 플로우별로 최초 N개의 패킷을 보내게 되면 더 이상의 전송을 하지 않게 됨을 의미한다. 이와 같이 전송 중지하는 이유는 앞서 설명한 바와 같이 데이터 부하량(데이터 트래픽이라 지칭하기도 함, 통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다. 그러나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 요청이 있으면 다시 재개할 수 있다.The
이에 따라, 본 발명에 따른 DPI 서비스 분석 시스템(120)은 앞서 설명한 플로우 관리 시스템(110) 별로 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우들을 전송받아 신규 플로우별로 최초 N개의 패킷을 분석한다.Accordingly, the DPI
이때, 신규 플로우별로 최초 N개의 패킷을 분석하게 되면, 최종적인 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠 정보를 추출해 낼 수 있다. 추출된 어플리케이션 컨텐츠 정보는 신규 플로우 별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 의미한다.At this time, if the first N packets are analyzed for each new flow, the application content information of the final new flow can be extracted. The extracted application content information means unique identifier information that distinguishes application content for each new flow.
이와 같이, 어플리케이션 컨텐츠 분석을 위해 최소의 패킷만을 전송하여 분석함으로써, DPI 서비스 분석시스템(120)으로 유입되는 트래픽 대역폭을 최소화 할 수 있는 장점을 준다.As described above, only the minimum packet is transmitted and analyzed for application content analysis, thereby minimizing the traffic bandwidth to the DPI
그러나, 본 발명에 따른 DPI 서비스 분석시스템(120)은 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠가 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송받은 최초 N개의 패킷에 대한 분석을 통해 판정되지 않는 경우에는 해당 신규 플로우에 대해 추가적으로 패킷을 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송하도록 해당 플로우 관리 시스템(110)을 제어할 수도 있다. 이러한 과정을 통해 생성된 어플리케이션 컨텐츠에 대한 고유 식별자 정보는 이는 앞서 설명한 플로우 관리 시스템(110)으로 전송된다.However, when the application contents of the new flow are not determined through analysis of the first N packets received from the
즉, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로부터 전송받은 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 통계 처리된 플로우 통계를 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성한다. That is, the
이때, 생성되는 컨텐츠 통계 플로우 정보는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID; Application Content Identifier) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자(Flow Management System Identifier)를 포함한다. At this time, the generated content statistics flow information includes basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, ACID (Application Content Identifier), and FMS identifier (Flow Management System Identifier) .
이와 같이, 본 발명에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 전달된 신규 플로우의 고유 식별자 정보를 기본 flow 통계 정보(미리 통계 처리된 플로우 통계)와 결합하여 기본 flow 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, ACID(Application Content Identifier), FMS 식별자(Flow Management System Identifier)로 구성된 최종적인 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하게 된다. 생성된 컨텐츠 통계 플로우 정보는 주기적으로 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송된다.In this way, the
이에 따라, 본 발명에 따른 DPI 서비스 분석 시스템(120)은 다수의 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송된 컨텐츠 통계 플로우 정보를 활용하여 플로우 별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 일괄 관리할 수 있다. Accordingly, the DPI
아울러, 전송받은 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석하는데 사용될 수 있다. 이와 같이, 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송받은 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석이 이루어지면, 비대칭 라우팅에 의한 컨텐츠 미분석 (동일 세션의 상/하향 플로우가 다른 장비/회선을 경유하여 상, 하향 중 한쪽 플로우의 ACID가 구분되지 않는 현상)을 최소할 수 있는 장점을 줄 수 있다.In addition, it can be used to analyze unprocessed contents through association analysis between the received contents statistics flow information. When the association analysis between the contents statistics flow information transmitted from the
제2 실시예Second Embodiment
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템(100)의 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법(S100)을 예시적으로 나타낸 순서도이고, 도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 제2 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법(S100)을 처리하기 위한 컨텐츠 분석 시스템(100)의 처리 흐름을 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating an application content analysis method (S100) of an application
도시된 바와 같이, 본 발명의 제2 실시예에 따른 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법(S100)은 분산 처리에 기반한 패킷 데이터를 효율적으로 처리하고자 S110 단계 내지 S130 단계를 포함하여 이루어진다.As shown in the figure, the application content analysis method (S100) according to the second embodiment of the present invention includes steps S110 to S130 for efficiently processing packet data based on the distributed processing.
먼저, 본 발명에 따른 S110 단계에서는 유,무선 인터넷망을 통해 유입되는 패킷 데이터를 플로우 관리 시스템(110)에서 수집한다①. 이때, 수집되는 패킷 데이터는 광분배기에 의한 태핑 (tapping) 방식 혹은 라우터 등의 네트워크 장치(101)에서의 미러링 등의 다양한 방식에 의해 수집된후, 유,무선 인터넷망을 통해 플로우 관리 시스템(110)으로 전송된다.First, in step S110 according to the present invention, the
이후, 본 발명에 따른 S110 단계에서는 위와 같은 네트워크 장치(101)를 통해 패킷 데이터를 수신하게 되면 수신된 패킷 데이터를 플로우 단위(플로우 정보) 별로 플로우 관리 시스템(110)에서 통계 처리한다②.In step S110 according to the present invention, when the packet data is received through the
이때, 통계 처리되는 플로우 정보는 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 정보들이 통계 처리되면, 통계 처리된 결과, 예컨대 플로우 통계 정보의 결과만 남기고 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후 삭제될 수 있다. 이렇게, 통계 처리가 완료 후, 플로우 패킷(flow packets)들을 삭제하게 되면 그 만큼의 불필요한 대역폭 낭비를 최소화할 수 있다.At this time, the flow information to be statistically processed may include packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port, and protocol. Therefore, when such information is statistically processed, the flow packets can be deleted after completing the statistical processing, leaving only the result of the statistical processing, for example, the result of the flow statistical information. In this way, when the flow packets are deleted after the statistical processing is completed, unnecessary waste of bandwidth can be minimized.
이후, 본 발명에 따른 S120 단계에서는 유,무선 인터넷망을 통해 네트워크 장치(101)로부터 패킷 데이터를 플로우 관리 시스템(110)에서 새로이 수신하면, 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 이후에 설명할 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템(120)으로 전송한다③. 바람직하게는 신규 플로우의 최초 N개의 패킷을 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송할 수 있다. In step S120 according to the present invention, when the
이때, 위와 같은 신규 플로우 전송에 관여하는 플로우 관리 시스템(110)이 복수개고 구비될 경우 최초 N개의 패킷을 포함한 복수개의 신규 플로우가 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송될 수 있다.In this case, when a plurality of
예를 들면, 최초 N개의 패킷을 포함한 제1 신규 플로우를 제1 플로우 관리 시스템(111)에서 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송될 수 있고, 다른 최초 N개의 패킷을 포함한 제2 신규 플로우를 제2 플로우 관리 시스템(112)에서 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송될 수 있다.For example, a first new flow including the first N packets may be transmitted from the first
그러나, 신규 플로우가 생성될때마다 무한정 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송되진 않는다. 예를 들면, 본 발명에 따른 S120 단계에서는 생성된 신규 플로우별로 처음의 N개 패킷 데이터 전송 후 혹은 전송 중단 명령이 접수될때까지 신규 플로우를 플로우 관리 시스템(110)에서 전송하는 것이 바람직하다. 이는 데이터 부하량(통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다.However, every time a new flow is created, it is not transferred to the DPI
이때, 전송 중단 명령은 플로우 관리 시스템(110)의 자체 판단, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 의해 발생되거나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 판단, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 의해 발생될 수 있다. 따라서, 이러한 전송 중단 명령을 감지하면, 신규 플로우를 전송을 중지시키게 된다.At this time, the transmission stop command may be generated by the
반면, '처음의 N개 패킷 데이터 전송 후'의 경우에 대해 살펴보면, 본 발명에 따른 S120 단계에서는 최초 N개의 패킷을 포함한 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 플로우 관리 시스템(110)에서 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송하게 되는데, 신규 플로우별로 최초 N개의 패킷을 보내게 되면 더 이상의 전송을 하지 않게 됨을 의미한다. In step S120 according to the present invention, at least one new flow including the first N packets is transmitted from the
이와 같이 전송 중지하는 이유는 앞서 설명한 바와 같이 데이터 부하량(데이터 트래픽이라 지칭하기도 함, 통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다. 그러나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 요청이 있으면 다시 재개할 수 있다.The reason for stopping the transmission is to reduce the data load (which may be referred to as data traffic, including the statistical load) as described above, and distribute the data according to the schedule. However, if requested by the DPI
이후, 본 발명에 따른 S130 단계에서는 앞서 설명한 플로우 관리 시스템(110) 별로 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우들을 DPI 서비스 분석 시스템(120)에서 전송받아 신규 플로우 별로 최초 N개의 패킷(플로우의 어플리케이션 컨텐츠(ACID)를 분석한다④.Thereafter, in step S130 according to the present invention, the DPI
이 처럼, 신규 플로우 별로 최초 N개의 패킷을 분석하게 되면, 최종적인 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠 정보를 DPI 서비스 분석 시스템(120)에서 추출해 낼 수 있다⑤. 추출된 어플리케이션 컨텐츠 정보는 신규 플로우 별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 의미한다.As described above, if the first N packets are analyzed for each new flow, the DPI
이와 같이, 어플리케이션 컨텐츠 분석을 위해 최소의 패킷만을 전송하여 분석함으로써, DPI 서비스 분석시스템(120)으로 유입되는 트래픽 대역폭을 최소화 할 수 있는 장점을 준다. As described above, only the minimum packet is transmitted and analyzed for application content analysis, thereby minimizing the traffic bandwidth to the DPI
그러나, 본 발명에 따른 S130 단계에서 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠가 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송받은 최초 N개의 패킷에 대한 분석을 통해 판정되지 않는 경우에는 해당 신규 플로우에 대해 추가적으로 패킷을 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송하도록 해당 플로우 관리 시스템(110)을 DPI 서비스 분석 시스템(120)에서 제어할 수도 있다. 이러한 과정을 통해 생성된 어플리케이션 컨텐츠에 대한 고유 식별자 정보는 앞서 설명한 플로우 관리 시스템(110)으로 전송된다⑥.However, if the application content of the new flow is not determined through the analysis of the first N packets transmitted from the
이러한 전송이 이루어지면, 본 발명에 따른 S120 단계에서는 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로부터 전송받은 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 통계 처리된 플로우 통계를 플로우 관리 시스템(110)에서 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성한다⑦. In step S120 according to the present invention, the
이때, 생성되는 컨텐츠 통계 플로우 정보는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID; Application Content Identifier) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자(Flow Management System Identifier)를 포함한다. At this time, the generated content statistics flow information includes basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, ACID (Application Content Identifier), and FMS identifier (Flow Management System Identifier) .
이와 같이, 본 발명에 따른 S120 단계에서는 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로부터 전달된 신규 플로우의 고유 식별자 정보를 기본 flow 통계 정보(미리 통계 처리된 플로우 통계)와 결합하여 기본 flow 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, ACID(Application Content Identifier), FMS 식별자(Flow Management System Identifier)로 구성된 최종적인 컨텐츠 통계 플로우 정보를 플로우 관리 시스템(110)에서 생성하게 된다.As described above, in step S120 according to the present invention, the unique identifier information of the new flow delivered from the DPI
생성된 컨텐츠 통계 플로우 정보는 주기적으로 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송된다⑧. 이에 따라, 본 발명에 따른 S130 단계에서는 다수의 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송된 컨텐츠 통계 플로우 정보를 DPI 서비스 분석 시스템(120)에서 활용하여 플로우 별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 DPI 서비스 분석 시스템(120)에서 일괄 관리할 수 있게 된다⑨. The generated content statistical flow information is periodically transmitted to the DPI
아울러, 전송받은 컨텐츠 통계 플로우 정보는 DPI 서비스 분석 시스템(120)의 연관 분석에 이용될 수 있다. 즉, 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송받은 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석이 DPI 서비스 분석 시스템(120)에서 이루어지면, 비대칭 라우팅에 의한 컨텐츠 미분석 (동일 세션의 상/하향 플로우가 다른 장비/회선을 경유하여 상, 하향 중 한쪽 플로우의 ACID(Application Content Identifier)가 구분되지 않는 현상)을 최소할 수 있는 장점을 줄 수 있을 것이다.In addition, the received content statistics flow information can be used for association analysis of the DPI
제3 실시예Third Embodiment
도 5는 본 발명의 제3 실시예에 따른 DPI 서비스 분석 시스템(120)을 보다 상세하게 나타낸 구성도이다.FIG. 5 is a configuration diagram illustrating a DPI
도 5를 참조하면, 본 발명의 제3 실시예에 따른 DPI 서비스 분석 시스템(120)은 패킷 데이터를 플로우 단위별로 통계 처리하는 복수의 플로우 관리 시스템(110)과 통신하여 분산 처리에 기반한 패킷 데이터를 효율적으로 처리하고자 신규 플로우 수신부(121), 컨텐츠 분석부(122), 고유 식별자 추출부(123), 고유 식별자 전송부(124), 통계 플로우 수신부(125) 및 컨텐츠 플로우 통계부(126)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 5, the DPI
먼저, 본 발명에 따른 신규 플로우 수신부(121)는 플로우 관리 시스템(110)별로 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 수신한다. 이때, 수신되는 신규 플로우는 복수개의 플로우 관리 시스템(110)에서 통계 처리된 플로우 정보로부터 구별될 수 있다.First, the new
예를 들면, 플로우 관리 시스템(110)에서 통계 처리되는 플로우 정보는 네트워크 장치(101)로부터 수신된 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 모아 플로우 단위별로 이미 통계 처리된 데이터를 의미하지만, 플로우 관리 시스템(110)으로부터 수신된 신규 플로우는 이미 통계 처리된 플로우 정보 이후에 유입되어 통계 처리되지 않은 새로운 데이터를 지칭한다. For example, flow information that is statistically processed by the
이와 같이, 본 발명에 따른 신규 플로우 수신부(121)는 통계 처리된 플로우 정보를 플로우 관리 시스템(110)으로부터 수신하지 않지 않고 통계 처리되지 않은 신규 플로우만을 플로우 관리 시스템(110)으로부터 수신하게 된다. In this manner, the
이때, 수신되는 신규 플로우는 복수개일 수 있다. 즉, 최초 N개의 패킷을 포함한 제1 신규 플로우를 제1 플로우 관리 시스템(111)으로부터 수신하고, 다른 최초 N개의 패킷을 포함한 제2 신규 플로우를 제2 플로우 관리 시스템(112)으로부터 수신할 수 있다. At this time, a plurality of new flows may be received. That is, a first new flow including the first N packets can be received from the first
이와 같이, 최소의 패킷만을 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송받음으로써, DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 유입되는 트래픽 대역폭을 최소화 할 수 있다.In this manner, by receiving only the minimum packet from the
그러나, 신규 플로우가 생성될때마다 무한정 신규 플로우를 수신하지는 않는다. 예를 들면, 본 발명에 따른 신규 플로우 수신부(121)는 수신된 신규 플로우별로 처음의 N개 패킷 데이터 전송 후 혹은 전송 중단 명령이 접수될때까지 신규 플로우를 수신하는 것이 바람직하다. 이는 데이터 부하량(통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다. However, every time a new flow is created, the new flow is not received infinitely. For example, the new
이때, 전송 중단 명령은 플로우 관리 시스템(110)의 판단, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 의해 발생되거나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 자체 판단, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 의해 발생될 수 있다. 따라서, 이러한 전송 중단 명령을 감지하면, 더 이상의 신규 플로우 수신을 중지하게 된다.At this time, the transmission stop command may be generated by a judgment of the
반면, '처음의 N개 패킷 데이터 전송 후'의 경우에 대해 살펴보면, 본 발명에 따른 신규 플로우 수신부(121)는 최초 N개의 패킷을 포함한 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 플로우 관리 시스템(110)으로부터 수신하게 되는데, 신규 플로우별로 최초 N개의 패킷을 수신하면 더 이상의 수신을 받지 않음을 의미한다. On the other hand, in the case of 'after the first N packet data transmission', the new
이와 같이 전송 중지하는 이유는 앞서 설명한 바와 같이 데이터 부하량(데이터 트래픽이라 지칭하기도 함, 통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다. 그러나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 자체 진단 또는 플로우 관리 시스템(110)의 요청이 있으면 다시 재개할 수 있다.The reason for stopping the transmission is to reduce the data load (which may be referred to as data traffic, including the statistical load) as described above, and distribute the data according to the schedule. However, if a request is made from the self-diagnosis or
다음으로, 본 발명에 따른 컨텐츠 분석부(122)는 앞서 설명한 신규 플로우 수신부(121)에 의해 수신된 최초 N개의 패킷을 갖는 신규 플로우 별로 어플리케이션 컨텐츠를 분석한다.Next, the content analysis unit 122 analyzes the application content for each new flow having the first N packets received by the new
다음으로 본 발명에 따른 고유 식별자 추출부(123)는 신규 플로우 별로 최초 N개의 패킷에 대한 어플리케이션 컨텐츠를 분석하면, 신규 플로우별로 최종적인 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보(ACID; Application Content Identifier)를 추출할 수 있다.Next, the unique
예를 들면, 전달된 최초 N개의 패킷을 분석하여 해당 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보(ACID), 예컨대 스카이프, P2P 등과 같은 고유 식별자 정보를 최종적으로 판정하여 추출해낼 수 있다. For example, it is possible to finally determine and extract unique identifier information such as unique identifier information (ACID) such as Skype, P2P, etc. that distinguishes application contents of the flow by analyzing the first N packets transmitted.
다음으로, 본 발명에 따른 고유 식별자 전송부(124)는 앞서 설명한 고유 식별자 추출부(123)에 의해 추출된 신규 플로우별 고유 식별자 정보를 해당하는 플로우 관리 시스템(110)으로 전송한다.Next, the unique
다음으로, 본 발명에 따른 통계 플로우 수신부(125)는 앞서 설명한 고유 식별자 전송부(124)에 의해 고유 식별자 정보를 플로우 관리 시스템(110)으로 전송한 후 이에 대응하여 플로우 관리 시스템(110)으로부터 컨텐츠 통계 플로우 정보를 수신할 수 있다. Next, the statistical
이때, 수신되는 컨텐츠 통계 플로우 정보는 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 통계 처리된 플로우 통계를 통합한 정보를 플로우 관리 시스템(110)에서 생성할 경우 이러한 통합된 정보를 수신한 결과를 의미한다. At this time, the received contents statistics flow information means the result of receiving the integrated information when the
이러한 컨텐츠 통계 플로우 정보는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템(110)의 FMS 식별자를 포함할 수 있다.The content statistics flow information may include basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, unique identifier (ACID), and FMS identifier of the
이에 따라, 본 발명에 따른 통계 플로우 수신부(125)는 신규 플로우의 고유 식별자 정보를 기본 flow 통계 정보(미리 통계 처리된 플로우 통계)와 결합하여 기본 flow 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, ACID, FMS 식별자(Flow Management System Identifier)로 구성된 최종적인 컨텐츠 통계 플로우 정보를 플로우 관리 시스템(110)로부터 수신하게 된다. Accordingly, the statistical
이러한 컨텐츠 통계 플로우 정보는 주기적으로 플로우 관리 시스템(110)에서 통계 플로우 수신부(125)로 전송되는 것이 바람직하다. 이러한 주기적인 컨텐츠 통계 플로우 정보의 전송은 대용량 트래픽을 효율적으로 분산 처리할 수 있고, 시스템적인 확장성을 보장할 수 있다.The content statistics flow information is periodically transmitted from the
마지막으로, 본 발명에 따른 컨텐츠 플로우 통계부(126)는 앞서 설명한 통계 플로우 수신부(125)에 의해 수신된 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 일괄 처리하여 관리할 수 있다.Finally, the content
더욱이, 본 발명에 따른 컨텐츠 플로우 통계부(126)는 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석할 수도 있다. 예를 들면, 플로우 관리 시스템(110)으로부터 전송받은 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 비대칭 라우팅에 의한 동일 세션의 상/하향 플로우가 다른 장비/회선을 경유하여 상, 하향 중 한쪽 플로우의 ACID가 구분되지 않는 현상과 같은 미처리 컨텐츠를 알수 있게 된다. 이로 인하여, 이미 처리된 컨텐츠뿐만 아니라 미처리된 컨텐츠까지도 분석이 이루어져 보다 정확한 컨텐츠 확인과 통계 처리가 이루어질 수 있을 것이다.Furthermore, the content
제4 실시예Fourth Embodiment
도 6은 본 발명의 제4 실시예에 따른 플로우 관리 시스템(110)을 보다 상세하게 나타낸 구성도이다.FIG. 6 is a configuration diagram showing the
도 6을 참조하면, 본 발명의 제4 실시예에 따른 플로우 관리 시스템(110)은 네트워크 장치(101)와 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템(120) 사이에 복수 개로 구비된다. 이때, DPI 서비스 분석 시스템(120)은 도 1 내지 도 5에서 충분히 설명하였기에 그 설명은 생략하지만 본 실시예에서 동일하게 적용됨은 물론이다.Referring to FIG. 6, a plurality of
이러한 플로우 관리 시스템(110)은 패킷 데이터 수신부(111), 통계 처리부(112), 신규 플로우 생성부(113), 신규 플로우 전송부(114), 컨텐츠 식별자 수신부(115), 컨텐츠 플로우 생성부(116) 및 컨텐츠 플로우 전송부(117)를 포함하여 구성된다.The
먼저, 본 발명의 제4 실시예에 따른 패킷 데이터 수신부(111)는 유,무선 인터넷망을 통해 연결된 네트워크 장치(101)로부터 패킷 데이터를 수신한다. 이때, 네트워크 장치(101)는 광분배기에 의한 태핑 (tapping) 방식 혹은 라우터에 의한 미러링 방식과 같이 다양한 방식을 적용하여 패킷 데이터를 발생시킬 수 있다. 따라서, 패킷 데이터 수신부(111)는 위와 같은 다양한 방식이 적용된 패킷 데이터를 수집할 수 있게 된다.First, the packet
다음으로, 본 발명에 따른 통계 처리부(112)는 패킷 데이터 수신부(111)로부터 수신된 패킷 데이터를 제공받은 후, 제공받은 패킷 데이터를 플로우 단위(플로우 정보) 별로 통계 처리한다.Next, the
이때, 통계 처리되는 플로우 정보는 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 정보들이 통계 처리되면, 통계 처리된 결과, 예컨대 플로우 통계 정보의 결과만 남기고 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후 삭제될 수 있다. 이렇게, 통계 처리 완료 후, 플로우 패킷(flow packets)들이 삭제되면 그 만큼의 불필요한 대역폭 낭비를 최소화할 수 있다. At this time, the flow information to be statistically processed may include packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port, and protocol. Therefore, when such information is statistically processed, the flow packets can be deleted after completing the statistical processing, leaving only the result of the statistical processing, for example, the result of the flow statistical information. Thus, unnecessary waste of bandwidth can be minimized when flow packets are deleted after completion of statistical processing.
다음으로, 본 발명에 따른 신규 플로우 생성부(113)는 플로우 단위 별로 통계 처리된 후, 앞서 설명한 패킷 데이터 수신부(111)에 의해 새로이 수신되는 패킷 데이터에 대하여 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 생성한다.Next, the new flow generation unit 113 according to the present invention generates at least one new flow for the packet data newly received by the packet
이때, 생성되는 적어도 하나 이상의 신규 플로우는 유,무선 인터넷망을 통해 네트워크 장치(101)로부터 패킷 데이터를 새로이 수신하면, 통계 처리가 되지 않을뿐 앞서 설명한 플로우 정보를 가리킨다. 앞서 설명한 바와 같이 소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들로 이루어질 때 비로서 플로우 정보가 생성될 수 있다.At this time, the generated at least one new flow refers to the flow information described above only when the packet data is newly received from the
다음으로, 본 발명에 따른 신규 플로우 전송부(114)는 앞서 설명한 신규 플로우 생성부(113)에 의해 생성된 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송하는 역할을 한다.Next, the new flow transmitter 114 according to the present invention transmits at least one or more new flows generated by the new flow generator 113 described above to the DPI
그러나, 신규 플로우가 생성될때마다 무한정 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송되진 않는다. 예를 들면, 본 발명에 따른 신규 플로우 전송부(114)는 생성된 신규 플로우별로 처음의 N개 패킷 데이터 전송 후 혹은 전송 중단 명령이 접수될때까지 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 전송하는 것이 바람직하다. 이는 데이터 부하량(통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다.However, every time a new flow is created, it is not transferred to the DPI
이때, 전송 중단 명령은 플로우 관리 시스템(110)의 자체 판단에 따라, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 따라 발생되거나, DPI 서비스 분석 시스템(120)의 판단에 따라, 예컨대 부하량 감소 알고리즘에 따라 발생될 수 있다. 따라서, 이러한 전송 중단 명령을 감지하면, 신규 플로우를 전송을 중지시키게 된다.At this time, the transmission stop command may be generated according to the
반면, '처음의 N개 패킷 데이터 전송 후'의 경우에 대해 살펴보면, 본 발명에 따른 신규 플로우 전송부(114)는 최초 N개의 패킷을 포함한 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송하게 되는데, 신규 플로우별로 최초 N개의 패킷을 보내게 되면 더 이상의 전송을 하지 않게 됨을 의미한다. 이와 같이 전송 중지하는 이유는 앞서 설명한 바와 같이 데이터 부하량(데이터 트래픽이라 지칭하기도 함, 통계 부하량 포함)을 줄이고, 스케쥴에 따라 분산 처리하기 위함이다.The new flow transmitter 114 according to the present invention transmits at least one new flow including the first N packets to the DPI
다음으로, 본 발명에 따른 컨텐츠 식별자 수신부(115)는 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 포함한 신규 플로우 신호를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 전송한 후, 이에 대응하여 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별하여 추출된 고유 식별자 정보를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로부터 수신한다.Next, the content identifier receiving unit 115 transmits a new flow signal including at least one new flow to the DPI
다음으로, 본 발명에 따른 컨텐츠 플로우 생성부(116)는 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로부터 전송받은 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 이미 통계 처리된 플로우 통계(플로우 통계 정보)를 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성할 수 있다. Next, the content flow generation unit 116 integrates the unique identifier information for each new flow received from the DPI
이때, 신규 플로우별 고유 식별자 정보는 신규 플로우별로 추출된 어플리케이션 컨텐츠 정보(ACID)에 대한 고유 식별자(ACID; Application Content Identifier)를 가리킨다. 반면, 컨텐츠 플로우 생성부(116)에 의해 생성되는 컨텐츠 통계 플로우 정보는 기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID; Application Content Identifier) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자(Flow Management System Identifier)를 포함한다.At this time, the unique identifier information for each new flow indicates an application identifier (ACID) for the application content information (ACID) extracted for each new flow. On the other hand, the content statistics flow information generated by the content flow generation unit 116 includes basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, ACID (Application Content Identifier) And an FMS identifier (Flow Management System Identifier).
이에 따라, 본 발명에 따른 컨텐츠 플로우 생성부(116)는 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로부터 전송받은 신규 플로우의 고유 식별자 정보를 기본 flow 통계 정보(미리 통계 처리된 플로우 통계)와 결합하여 기본 flow 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, ACID(Application Content Identifier), FMS 식별자(Flow Management System Identifier)로 구성된 최종적인 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성할 수 있게 된다.Accordingly, the content flow generation unit 116 according to the present invention combines the unique identifier information of the new flow received from the DPI
마지막으로 본 발명에 따른 컨텐츠 플로우 전송부(117)는 앞서 설명한 컨텐츠 플로우 생성부(116)에 의해 생성된 컨텐츠 통계 플로우 정보를 DPI 서비스 분석 시스템(120)으로 주기적으로 전송할 수 있다. 이로써, DPI 서비스 분석 시스템(120)은 컨텐츠 플로우 전송부(117)로부터 전송받은 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 연관 분석 및 통계 관리 등 다양한 용도로 활용하게 된다.Finally, the content flow transmitter 117 according to the present invention can periodically transmit the content statistical flow information generated by the content flow generator 116 to the DPI
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭 티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments of the present invention described above can be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be those known and used by those skilled in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules for performing the processing according to the present invention, and vice versa.
이상에서와 같이, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the exemplary embodiments or constructions. You can understand that you can do it. The embodiments described above are therefore to be considered in all respects as illustrative and not restrictive.
100 : 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템 101 : 네트워크 장치
110 : 플로우 관리 시스템 111 : 패킷 데이터 수신부
112 : 통계 처리부 113 : 신규 플로우 생성부
114 : 신규 플로우 전송부 115 : 컨텐츠 식별자 수신부
116 : 컨텐츠 플로우 생성부 117 : 컨텐츠 플로우 전송부
120 : DPI 서비스 분석 시스템 121 : 신규 플로우 수신부
122 : 컨텐츠 분석부 123 : 고유 식별자 추출부
124 : 고유 식별자 전송부 125 : 통계 플로우 수신부
126 : 컨텐츠 플로우 통계부100: Application content analysis system 101: Network device
110: Flow Management System 111: Packet Data Receiving Unit
112: statistical processing unit 113: new flow generating unit
114: New flow transmitter 115: Content identifier receiver
116: Content flow generation unit 117: Content flow transmission unit
120: DPI service analysis system 121: New flow receiver
122: content analyzing unit 123: unique identifier extracting unit
124: unique identifier transmission unit 125: statistics flow receiver
126: Content flow statistics section
Claims (43)
수신된 패킷 데이터를 플로우 단위별로 통계 처리하는 플로우 관리 시스템; 및
상기 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 전송받아 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 분석하는 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템;
을 포함하며,
상기 플로우 관리 시스템은 처음의 N개 패킷을 포함한 상기 신규 플로우를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 전송하며, 상기 신규 플로우 전송에 관여하는 상기 플로우 관리 시스템은 복수개로 구비되며,
상기 플로우 관리 시스템은 전송 중단 명령이 접수될 때까지 상기 신규 플로우를 전송하며,
상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 플로우 관리 시스템으로부터 전송 받은 상기 처음의 N개의 패킷에 대한 분석을 통해 판정되지 않는 경우, 상기 신규 플로우에 대해 추가적으로 패킷을 전송하도록 상기 플로우 관리 시스템을 제어하는,
어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.An application content analysis system based on distributed processing,
A flow management system for statistically processing the received packet data on a flow unit basis; And
A DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system for receiving a new flow that is not statistically processed for each flow management system and analyzing application contents of a new flow for each new flow;
/ RTI >
Wherein the flow management system transmits the new flow including the first N packets to the DPI service analysis system, wherein the flow management system involved in the new flow transmission is provided in plurality,
The flow management system transmits the new flow until a transmission stop command is received,
Wherein the DPI service analysis system controls the flow management system to additionally send packets for the new flow if it is not determined through analysis of the first N packets received from the flow management system,
Application content analysis system.
상기 플로우 관리 시스템은,
소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함한 상기 플로우 단위별로 통계 처리하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.The method according to claim 1,
The flow management system includes:
The source IP, the destination IP, the source port, the destination port, and the protocol.
상기 플로우 관리 시스템은,
상기 통계 처리가 완료된 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후, 삭제되는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.3. The method of claim 2,
The flow management system includes:
Wherein the flow packets having been subjected to the statistical processing are deleted after completion of statistical processing.
상기 DPI 서비스 분석 시스템은,
상기 분석을 통해 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.The method of claim 3,
The DPI service analysis system comprises:
And extracts unique identifier information that distinguishes application contents for each new flow through the analysis.
상기 DPI 서비스 분석 시스템은,
상기 고유 식별자 정보를 상기 플로우 관리 시스템으로 전송하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.The method according to claim 6,
The DPI service analysis system comprises:
And transmits the unique identifier information to the flow management system.
상기 플로우 관리 시스템은,
상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 전송받은 상기 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.The method according to claim 6,
The flow management system includes:
And generates content statistics flow information by integrating the unique identifier information received from the DPI service analysis system and the statistical processed flow statistics.
상기 플로우 관리 시스템은,
기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID; Application Content Identifier) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자(Flow Management System Identifier)를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.9. The method of claim 8,
The flow management system includes:
The content statistics flow information including basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, ACID (Application Content Identifier), and FMS identifier of the flow management system (Flow Management System Identifier) Wherein the application content analysis system comprises:
상기 플로우 관리 시스템은,
생성된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 주기적으로 전송하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.10. The method of claim 9,
The flow management system includes:
And transmits the generated content statistical flow information to the DPI service analysis system periodically.
상기 DPI 서비스 분석 시스템은,
상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 일괄 관리하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.11. The method of claim 10,
The DPI service analysis system comprises:
And collectively managing content information and content statistical information for each flow using the content statistical flow information.
상기 DPI 서비스 분석 시스템은,
상기 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 시스템.12. The method of claim 11,
The DPI service analysis system comprises:
And analyzes the unprocessed contents through association analysis between the contents statistics flow information.
(a) 수신된 패킷 데이터를 플로우 관리 시스템에서 플로우 단위별로 통계 처리하는 단계;
(b) 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 DPI(Deep Packet Inspection) 서비스 분석 시스템으로 전송하는 단계; 및
(c) 전송받은 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 DPI 서비스 분석 시스템에서 분석하는 단계;
를 포함하며,
상기 플로우 관리 시스템은 처음의 N개 패킷을 포함한 상기 신규 플로우를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 전송하며, 상기 신규 플로우 전송에 관여하는 상기 플로우 관리 시스템은 복수개로 구비되며,
상기 플로우 관리 시스템은 전송 중단 명령이 접수될 때까지 상기 신규 플로우를 전송하며,
상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 플로우 관리 시스템으로부터 전송 받은 상기 처음의 N개의 패킷에 대한 분석을 통해 판정되지 않는 경우, 상기 신규 플로우에 대해 추가적으로 패킷을 전송하도록 상기 플로우 관리 시스템을 제어하는,
어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.A method for analyzing application content in an application content analysis system based on distributed processing,
(a) statistically processing the received packet data by a flow unit in a flow management system;
(b) transmitting, to the DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system, a new flow not subjected to the statistical processing for each flow management system; And
(c) analyzing the application contents of the new flow by the DPI service analysis system for each new flow received;
/ RTI >
Wherein the flow management system transmits the new flow including the first N packets to the DPI service analysis system, wherein the flow management system involved in the new flow transmission is provided in plurality,
The flow management system transmits the new flow until a transmission stop command is received,
Wherein the DPI service analysis system controls the flow management system to additionally send packets for the new flow if it is not determined through analysis of the first N packets received from the flow management system,
Application content analysis method.
상기 (a) 단계는,
소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함한 상기 플로우 단위별로 플로우 관리 시스템에서 통계 처리하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.14. The method of claim 13,
The step (a)
Wherein the flow management system performs statistical processing for each flow unit including packets having the same source IP, destination IP, source port, destination port, and protocol.
상기 (a) 단계는,
상기 통계 처리가 완료된 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후, 플로우 관리 시스템에서 삭제되는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.15. The method of claim 14,
The step (a)
Wherein the flow packets having undergone the statistical processing are deleted from the flow management system after the statistical processing is completed.
상기 (c) 단계는,
상기 분석을 통해 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 DPI 서비스 분석 시스템에서 추출하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.16. The method of claim 15,
The step (c)
And extracting, from the DPI service analysis system, unique identifier information that distinguishes application content for each new flow through the analysis.
상기 (c) 단계는,
상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보를 DPI 서비스 분석 시스템에서 플로우 관리 시스템으로 전송하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.19. The method of claim 18,
The step (c)
And the unique identifier information for each new flow is transmitted from the DPI service analysis system to the flow management system.
상기 (a) 단계는,
상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 전송받은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 플로우 관리 시스템에서 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.20. The method of claim 19,
The step (a)
Wherein the flow statistics information is generated by integrating the unique identifier information for each new flow received from the DPI service analysis system and the statistically processed flow statistics in a flow management system.
상기 (a) 단계는,
기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자(Flow Management System Identifier)를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 플로우 관리 시스템에서 생성하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.21. The method of claim 20,
The step (a)
The flow statistics management system generates the content statistics flow information including basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, unique identifier (ACID), and FMS identifier of the flow management system (Flow Management System Identifier) And analyzing the contents of the application contents.
상기 (a) 단계는,
생성된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 플로우 관리 시스템에서 DPI 서비스 분석 시스템으로 주기적으로 전송하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.22. The method of claim 21,
The step (a)
And the generated content statistical flow information is periodically transmitted from the flow management system to the DPI service analysis system.
상기 (b) 단계는,
상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 DPI 서비스 분석 시스템에서 일괄 관리하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.23. The method of claim 22,
The step (b)
Wherein the DPI service analyzing system collectively manages the content information and the content statistical information for each flow by using the content statistical flow information.
상기 (b) 단계는,
DPI 서비스 분석 시스템에서 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석하는 것을 특징으로 하는 어플리케이션 컨텐츠 분석 방법.24. The method of claim 23,
The step (b)
Wherein the DPI service analysis system analyzes the unprocessed contents through association analysis between the contents statistics flow information.
상기 플로우 관리 시스템별로 상기 통계 처리가 되지 않은 신규 플로우를 전송 중단 명령이 접수될때까지 신규 플로우를 수신하는 신규 플로우 수신부; 및
수신된 상기 신규 플로우별로 신규 플로우의 어플리케이션 컨텐츠를 분석하는 컨텐츠 분석부;
를 포함하며,
상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 플로우 관리 시스템으로부터 처음의 N개 패킷을 포함한 상기 신규 플로우를 전송 받고,
상기 DPI 서비스 분석 시스템은 상기 플로우 관리 시스템으로부터 전송 받은 상기 처음의 N개의 패킷에 대한 분석을 통해 판정되지 않는 경우, 상기 신규 플로우에 대해 추가적으로 패킷을 전송하도록 상기 플로우 관리 시스템을 제어하는,
DPI 서비스 분석 시스템.
A DPI (Deep Packet Inspection) service analysis system for communicating with a plurality of flow management systems for statistically processing received packet data on a flow unit basis,
A new flow receiving unit for receiving a new flow until a transmission stop command is received for the new flow not subjected to the statistical processing for each flow management system; And
A content analyzer for analyzing application content of a new flow for each new flow received;
/ RTI >
Wherein the DPI service analysis system receives the new flow including the first N packets from the flow management system,
Wherein the DPI service analysis system controls the flow management system to additionally send packets for the new flow if it is not determined through analysis of the first N packets received from the flow management system,
DPI Service Analysis System.
상기 컨텐츠 분석부의 분석을 통해 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별한 고유 식별자 정보를 추출하는 고유 식별자 추출부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.27. The method of claim 26,
A unique identifier extracting unit for extracting unique identifier information that distinguishes application contents for each new flow through the analysis of the content analyzing unit;
The DPI service analysis system comprising:
상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보를 상기 플로우 관리 시스템으로 전송하는 고유 식별자 전송부; 및
상기 고유 식별자 정보를 활용하여 생성된 컨텐츠 통계 플로우 정보를 상기 플로우 관리 시스템으로부터 수신하는 통계 플로우 수신부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.30. The method of claim 29,
A unique identifier transfer unit for transferring the unique identifier information for each new flow to the flow management system; And
A statistical flow receiving unit for receiving contents statistics flow information generated using the unique identifier information from the flow management system;
The DPI service analysis system comprising:
상기 통계 플로우 수신부는,
상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 통합한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.31. The method of claim 30,
The statistical flow receiving unit,
And the content statistical flow information combining the unique identifier information for each new flow and the statistical processed flow statistics is received.
상기 통계 플로우 수신부는,
기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.32. The method according to claim 30 or 31,
The statistical flow receiving unit,
The content statistics flow information including basic flow information, statistics start / end time, received packet count, received byte count, unique identifier (ACID), and FMS identifier of the flow management system.
상기 통계 플로우 수신부는,
상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 주기적으로 수신하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.33. The method of claim 32,
The statistical flow receiving unit,
And the content statistics flow information is periodically received.
수신된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 이용하여 플로우별 컨텐츠 정보 및 컨텐츠 통계 정보를 일괄 관리하는 컨텐츠 플로우 통계부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.33. The method of claim 32,
A content flow statistics unit for collectively managing content information and content statistical information for each flow using the received content statistical flow information;
The DPI service analysis system comprising:
상기 컨텐츠 플로우 통계부는,
상기 컨텐츠 통계 플로우 정보간 연관 분석을 통해 미처리된 컨텐츠를 분석하는 것을 특징으로 하는 DPI 서비스 분석 시스템.35. The method of claim 34,
The content-
And analyzing the unprocessed contents through association analysis between the contents statistics flow information.
네트워크 장치로부터 패킷 데이터를 수신하는 패킷 데이터 수신부;
수신된 상기 패킷 데이터를 플로우 단위 별로 통계 처리하는 통계 처리부;
상기 플로우 단위 별로 통계 처리후, 상기 패킷 데이터 수신부에 의해 새로이 수신되는 패킷 데이터에 대하여 적어도 하나 이상의 신규 플로우를 생성하는 신규 플로우 생성부;
처음의 N개 패킷을 포함한 상기 신규 플로우를 DPI 서비스 분석 시스템으로 전송 중단 명령이 접수될 때까지 전송하는 신규 플로우 전송부; 및
상기 전송 후, 상기 신규 플로우별로 어플리케이션 컨텐츠를 구별하여 추출된 고유 식별자 정보를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 수신하는 컨텐츠 식별자 수신부;
를 포함하며,
상기 플로우 관리 시스템은, 상기 DPI 서비스 분석 시스템이 상기 플로우 관리 시스템으로부터 전송 받은 상기 처음의 N개의 패킷에 대한 분석을 통해 판정되지 않는 경우, 상기 DPI 서비스 분석 시스템에 상기 신규 플로우에 대해 추가적으로 패킷을 전송하는,
플로우 관리 시스템.A plurality of flow management systems for statistically processing received packet data on a flow unit basis,
A packet data receiving unit for receiving packet data from a network device;
A statistical processor for statistically processing the received packet data on a flow unit basis;
A new flow generating unit for generating at least one new flow for packet data newly received by the packet data receiving unit after statistical processing for each flow unit;
A new flow transfer unit for transferring the new flow including the first N packets to the DPI service analysis system until a transmission stop command is received; And
A content identifier receiving unit for receiving, from the DPI service analysis system, unique identifier information extracted by distinguishing application content for each new flow after the transmission;
/ RTI >
Wherein the flow management system further sends a packet to the DPI service analysis system for the new flow when the DPI service analysis system is not determined through analysis of the first N packets received from the flow management system doing,
Flow management system.
상기 통계 처리부는,
소스 IP, 목적지 IP, 소스 Port, 목적지 Port 및 프로토콜이 동일한 패킷들을 포함한 상기 플로우 단위별로 통계 처리하는 것을 특징으로 하는 플로우 관리 시스템.37. The method of claim 36,
The statistical processing unit,
The source IP, the destination IP, the source port, the destination port, and the protocol.
상기 통계 처리부는,
상기 통계 처리가 완료된 플로우 패킷들은 통계 처리 완료 후, 삭제하는 것을 특징으로 하는 플로우 관리 시스템.39. The method of claim 37,
The statistical processing unit,
And the flow packets having been subjected to the statistical processing are deleted after completion of the statistical processing.
상기 DPI 서비스 분석 시스템으로부터 전송받은 상기 신규 플로우별 고유 식별자 정보와 상기 통계 처리된 플로우 통계를 통합하여 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하는 컨텐츠 플로우 생성부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플로우 관리 시스템.39. The method of claim 37,
A content flow generation unit for generating content statistics flow information by integrating the unique identifier information for each new flow received from the DPI service analysis system and the statistical processed flow statistics;
The flow management system further comprising:
상기 컨텐츠 플로우 생성부는,
기본 플로우 정보, 통계 시작/종료 시각, 수신 패킷 수, 수신 바이트 수, 고유 식별자(ACID; Application Content Identifier)) 및 플로우 관리 시스템의 FMS 식별자(Flow Management System Identifier)를 포함한 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 플로우 관리 시스템.42. The method of claim 41,
Wherein the content-
The content statistics flow information including the basic flow information, the statistics start / end time, the number of received packets, the number of received bytes, the ACID (Application Content Identifier) and the FMS identifier of the flow management system The flow management system comprising:
생성된 상기 컨텐츠 통계 플로우 정보를 상기 DPI 서비스 분석 시스템으로 주기적으로 전송하는 컨텐츠 플로우 전송부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플로우 관리 시스템.43. The method of claim 42,
A content flow transmitter for periodically transmitting the generated content statistical flow information to the DPI service analysis system;
The flow management system further comprising:
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