표제지
목차
I. 서론 8
II. 관련 연구 11
1. 클러스터링 기법 13
2. 애드혹 네트워크의 위치 탐색 기법 21
3. 데이터 집계 기법 26
4. 클러스터링 기반 역추적 기법 34
III. 애드혹네트워크 상에 효율적인 데이터 집계 기법과 역추적기법 설계 36
1. 제안 기법 개요 36
2. 애드혹 네트워크의 클러스터링 구성 단계 39
(1) 클러스터링 헤드 선출 과정 43
(2) 클러스터 헤드 광고 및 클러스터 가입 44
(3) 클러스터 형성 완료 48
3. 노드의 밀집도를 고려한 데이터 집계 처리 기법 설계 50
(1) 노드 밀집도 계산 52
(2) 밀집도 계산을 위한 노드 주변 영역 설정 53
(3) 핫스팟 영역 대표노드 설정 57
4. TNA(Traceback against Network Attacks) 설계 59
(1) 클러스터 영역의 트리 구조 생성 60
(2) 마킹 테이블 설계 62
(3) 역추적 정보 생성 모듈 65
(4) 역추적 정보 재구성 및 근원지 추적 69
IV. 시뮬레이션 및 성능 평가 71
1. 시뮬레이션 모델 71
2. 시뮬레이션 환경 73
3. 시뮬레이션 결과 75
V. 결론 83
참고문헌 85
ABSTRACT 90
〈표 3-1〉 각각의 노드의 연결 가중치 및 실제 노드의 개수 56
〈표 4-1〉 시뮬레이션 파라미터 74
〈표 4-2〉 트리기반 역추적 기법과 기존의 역추적 기법의 비교 분석 80
[그림 2-1] 애드혹네트워크와 인프라스트럭쳐 네트워크 구성의 차이점 12
[그림 2-2] LIC과 HCC의 비교 15
[그림 2-3] Adaptive Multi-hop Clustering 19
[그림 2-4] Hello Message Format 20
[그림 2-5] PIT테스트 23
[그림 2-6] 데이터집계 처리기법 3가지 27
[그림 2-7] TAG의 계층형 라우팅 구조 29
[그림 2-8] TGA의 집계 연산 질의 처리 예 30
[그림 2-9] IWQE의 Itinerary 라우팅 구조 31
[그림 2-10] IWQE의 Itinerary라우팅 예 32
[그림 2-11] IWQE의 집계 연산 질의 처리 예 32
[그림 3-1] 일반적인 데이터집계와 핫스팟 영역을 이용한 데이터집계 37
[그림 3-2] 설정 단계 세부 동작 절차 41
[그림 3-3] 광고메시지 형식 45
[그림 3-4] 가입 요청 메시지 형식 45
[그림 3-5] 클러스터링 구성 과정 46
[그림 3-6] 대기노드의 클러스터 헤드 선정 시 네트워크 토폴로지의 변화 51
[그림 3-7] 핫스팟 영역 선정 과정 55
[그림 3-8] 대표노드 및 핫스팟 영역의 재 선출 과정 57
[그림 3-9] TNA 전체적인 구성과 구성요소 59
[그림 3-10] 클러스터 영역의 트리구조 형성 60
[그림 3-11] 자식노드의 마킹 아이디 생성과 마킹 테이블 62
[그림 3-12] 마킹 테이블의 트리구조 63
[그림 3-13] 노드삭제와 클러스터링의 분할 64
[그림 3-14] 클러스터링 노드들의 역추적 정보 생성 66
[그림 3-15] IP패킷 헤더의 identification 필드 내에 역추적 정보 삽입방법 67
[그림 3-16] 공격 패킷의 흐름과 역추적 과정 69
[그림 4-1] 에너지 소비 모델 71
[그림 4-2] 밀집도 변화에 따른 노드 평균 수명(AMCH기법) 75
[그림 4-3] 밀집도 변화에 따른 노드 평균 수명(제안하는 기법) 76
[그림 4-4] 노드 평균 수명 비교 77
[그림 4-5] 예비 클러스터링 횟수(AMCH기법) 78
[그림 4-6] 예비 클러스터링 횟수(제안하는 기법) 78
[알고리즘 3-1] 클러스터 가입 결정 알고리즘 47
[알고리즘 3-2] PPM 알고리즘 68