콘텐츠 인기도 예측 기반 동적 메모리 할당 구조의 보안성 강화를 위한 이상 트래픽 입력 정제 기법
Anomalous Traffic Input Sanitization for Enhancing the Security of Popularity Prediction–Based Dynamic Memory Allocation
This study analyzes the security vulnerability of dynamic memory allocation (DMA) architecture, a popularity-driven memory allocation mechanism that fully relies on external traffic input, and proposes DMA-Shield, an anomalous traffic input sanitization method to mitigate this issue. Experimental results show that the proposed method preserved legitimate traffic at 97% under the Uniform distribution, 93% under the Dynamic distribution, and 78% under the Zipf distribution. In addition, although the response time increased by 11.1% compared to the original model, the attack detection rate improved by 92%, demonstrating the effectiveness of the proposed approach.
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본 연구는 콘텐츠 인기도 기반의 동적 메모리 할당 구조 (Dynamic Memory Allocation, DMA)의 외부 입력 트래픽에 전적으로 의존하여 발생하는 보안 취약성을 분석하고, 이를 완화하기 위한 이상 트래픽 입력 정제 기법인 DMA-Shield를 제안한다. 실험 결과, 제안 기법은 정상 트래픽을 Uniform 분포에서 97%, Dynamic 분포에서 93%, Zipf 분포에서 78% 보존했다. 또한, 기존 기법 대비 응답 시간이 11.1% 증가했지만, 공격 탐지율을 92% 향상시켜 제안 모델의 성능을 입증했다.
목차
요약 ABSTRACT 1. 서론 2. 선행 연구 3. 콘텐츠 인기도 예측 기반의 동적메모리 할당 메커니즘 3.1 CPP-DMA 3.2 CPP-DMA의 취약점 분석 4. 동적 메모리 관리 보호 메커니즘 5. 평가 및 분석 5.1 실험 환경 5.2 성능 평가 결과 및 분석 6. 결론 참고문헌