[넷 챌린지 캠프 시즌8]제주대학교, 머신러닝 기반 이상탐지 시스템 실증

제주대는 KOREN 소프트웨어정의네트워크(SDN)를 활용해 머신러닝(ML) 기반 이상탐지(Anomaly Detection) 시스템을 구현했다. KOREN과 TEIN의 네트워크에 이를 구현함으로써 해당 망에서 이상징후를 탐지하고 의도 기반 네트워크(IBN) 시스템 구동 실증을 진행했다.

제주대 IBN@KOREN의 스마트 이상탐지 메커니즘은 SDN 환경에서 발생하는 분산서비스거부공격(DDoS)에 초점을 맞췄다. 데이터 플레인과 컨트롤 플레인, 애플리케이션 플레인 세 가지 기능 계층에서 공격이 발생할 수 있다고 가정해 개발작업을 수행했다.

제주대 IBN@KOREN은 네트워크를 제어하는 정책 생성을 자율적으로 처리하는 폐쇄형(closed-loop) 시스템 달성을 목표로 했다. 시스템 모니터링과 인공지능(AI) 기반 자동화를 활용하는 스마트 이상징후 매커니즘 추가를 통해 실시간으로 모니터링 정보를 얻고 네트워크 공격을 완화하기 위해 IBN 정책 변화가 가능하도록 했다.

제주대는 과제를 추진하며 내년 2회 워크숍을 개최하는 아시아태평양 국가 연구·교육 네트워크(NREN) 커뮤니티 APAN에서 AI 기반 네트워크 워킹그룹을 구성하고 의장을 맡았다. 향후 SDN 기반 미래 네트워크에 AI를 적용하는 활동에 선도적 역할을 한다는 방침이다.

KOREN·TEIN 기반 IBN 시스템 개발과 연동 실증은 관련 네트워크에 접속되는 국내외 다수 사이트와 협력하는 새로운 기술 확산 및 공동연구 측면에서 광범위한 파급효과가 예상된다.

박정은기자 jepark@etnews.com