인공지능 기반 가상 네트워크 관리기술 개발
목적
- KISTI의 SDN 광역망인 KREONET-S를 기반으로 VNF Electricity Power Management의 적용 사례 및 요구사항 분석을 연구합니다.
- Attack & Intrusion 탐지/차단을 위한 AI 기반 NFV 관리 플랫폼과 KREONET-S의 연계 인터페이스를 연구합니다.
- KREONET-S 기반의 가상 네트워크 시험 및 검증 환경을 구성합니다.
기간
- 2019. 1 ~ 2023. 12
펀딩
- IITP 1.5억원
내용
- KREONET-S의 특성을 반영하여 네트워크 슬라이싱 서비스인 VDN 서비스 요청을 만족시키면서 에너지 소모량을 최소화하는 목적의 지능적 전력 관리 모델에 대한 요구사항을 분석합니다.
- 공동연구기관인 포항공대/한동대에서 연구한 Attack & Intrusion 탐지 기법을 활용하여 공격 및 침입이 탐지되었을 때, 공격자/침입자가 KREONET-S 내부에 있을 경우, NFV 관리 플랫폼에서 KREONET-S ONOS/VDN 연계 인터페이스인 REST API를 활용하여 해당하는 VDN을 갱신함으로써 외부 공격을 차단합니다.
- 머신러닝 및 딥러닝 모델의 훈련·시험을 위한 주요 데이터셋을 수집합니다.
- Network Attack and Intrusion Detection과 VNF Electricity Power Management 연구결과의 대전(KISTI)-포항(포항공대, 한동대) 간 시험·검증 환경을 구성합니다.
예상성과 및 기대효과
- 본 과제 연구결과물을 KREONET-S에 적용하여 광역 SDN 연구망에서의 가상 네트워크 관리 기능으로 활용할 수 있음 : 이를 위해 KREONET-S의 계층별 주요 데이터를 수집 및 제공하고 시험 및 검증 환경을 지원합니다.
- 공동 연구개발 결과물은 ONF에서 관리하는 오픈소스 프로젝트인 ONOS, CORD 등에 통합하여 배포할 예정입니다.
- 인공지능 기반 가상 네트워크 관리기술은 현재 SDN/NFV가 겪고 있는 관리 복잡도 문제를 해결하고, 안정적이고 효율적인 관리 기능을 제공함으로써 새롭게 등장하는 IoT 및 5G/6G 기능들을 구현하는데 활용할 수 있는 핵심 기술이 될 수 있습니다.