보안은 현대 네트워크 인프라의 효과적인 운영에 필수적인 요소이다. TEIN(Trans-Eurasia Information Network) 위의 OF@TEIN 플레이그라운드인 다중 사이트 클라우드는 분산형 엣지 노드를 갖추고 있으며, 이로 인해 보안 과제가 제기되었다. 분산형 엣지 노드의 보안 과제를 해결하기 위해 최근 SmartX Multi-Sec 프레임워크가 도입되었다. 그러나 이는 시그니처 기반 네트워크 위협 탐지 메커니즘에 기반한다. 규모가 지속적으로 증가하는, 현재의 복잡하고 이질적인 네트워크 트래픽의 특성에 따라, 전통적인 시그니처 기반 방법보다 머신러닝 역량이 숨겨지고 복잡한 네트워크 트래픽의 패턴을 인식하는 데 더 효과적이다. 또한 현재 보안 솔루션의 취약점에 대응하여, 제로 트러스트 모델은 어떤 네트워크도 신뢰할 수 없다고 가정한다. 따라서 클라우드 운영자는 모든 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 검증해야 한다. 이에 상기한 과제를 고려하여, 우리는 제로 트러스트에 초점을 두고 머신러닝 기법을 통합함으로써 네트워크 위협 탐지(특히 DDoS 공격)를 위한 SmartX Multi-Sec 프레임워크를 강화하고자 한다. 또한 그 시제품 버전은 OF@TEIN 플레이그라운드에서 구현되어 그 효과성을 입증하였다.

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