암호화된 제어 트래픽 분석을 통한 SD-WAN(Software Defined-Wide Area Networking)의 제어 평면 구조 정보 생성 장치에 있어서,상기 SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치는, 상기 제어 평면 구조 정보를 생성하기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 하나 이상의 프로그램에 따라 상기 제어 평면 구조 정보를 생성하기 위한 동작들을 수행하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서에 의하여 수행되는 동작들은,외부로부터 트래픽 정보를 입력받고, 상기 트래픽 정보를 기반으로 출발지 아이피 주소에 대한 정보를 포함하는 제1 튜플을 생성하는 단계;상기 제1 튜플을 기반으로 인공신경망 기반의 제1 분류 모델을 이용하여 상기 트래픽 정보로부터 제어 트래픽과 일반 트래픽을 분류하는 단계;상기 분류된 제어 트래픽에 대한 정보를 기반으로 데이터 패킷이 사용하는 프로토콜에 대한 정보를 포함하는 제2 튜플 플로우를 생성하는 단계;상기 제2 튜플 플로우를 기반으로 인공신경망 기반의 제2 분류 모델을 이용하여 상기 제어 트래픽이 이용하는 적어도 하나의 프로토콜을 분류하는 단계; 및상기 분류된 프로토콜을 기반으로 상기 SD-WAN 내의 복수의 노드의 역할을 결정하고, 상기 분류된 프로토콜과 상기 결정된 노드의 역할에 대한 정보를 포함하는 제어 평면 구조 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 트래픽 정보를 기반으로 출발지 아이피 주소에 대한 정보를 포함하는 제1 튜플을 생성하는 단계는,상기 제1 튜플을 기반으로 초당 패킷 수(PPS, Packet Per Second), 초당 바이트 수(BPS, Byte Per Second), 페이로드의 길이, 생성된 세션 수 또는 상기 복수의 노드 간의 송수신 방향 정보를 중 어느 하나 이상을 포함하는 SD-WAN 특성 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제2항에 있어서,상기 트래픽 정보로부터 제어 트래픽과 일반 트래픽을 분류하는 단계는,송수신 플로우를 많은 노드들과 이루는 순서대로 복수의 노드를 상위 미리 결정된 기준 개수만큼 선택하고,상기 선택된 노드와 출발지 아이피 주소 간의 다방향성에 대한 값을 인코딩하여 벡터 형태로 생성하고,상기 인코딩된 벡터를 기반으로 상기 제1 분류 모델을 이용하여 상기 트래픽 정보로부터 제어 트래픽과 일반 트래픽을 분류하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제3항에 있어서,상기 선택된 노드와 출발지 아이피 주소 간의 다방향성에 대한 값을 인코딩하여 벡터 형태로 생성하는 것은,상기 출발지 아이피 주소로부터 상기 선택된 노드로 플로우가 존재하는 경우, 제1 값을 적용하고,상기 출발지 아이피 주소로부터 상기 선택된 노드로 플로우가 존재하지 않고, 상기 선택된 노드로부터 상기 출발지 아이피 주소로 플로우가 존재하는 경우, 제2 값을 적용하고,상기 출발지 아이피 주소와 상기 선택된 노드 사이에 플로우가 존재하지 않는 경우, 제3 값을 적용하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 제어 트래픽이 이용하는 적어도 하나의 프로토콜을 분류하는 단계는,상기 제2 튜플 플로우를 시계열적으로 나타낸 시퀀스 표현 벡터를 생성하고, 상기 시퀀스 표현 벡터, 소프트맥스(softmax) 함수 또는 크로스-엔트로피 손실 함수를 기반으로 하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제5항에 있어서,상기 크로스-엔트로피 손실 함수는,분류할 프로토콜의 총 수를 변수로 가지는 함수이고,상기 제어 트래픽이 이용하는 적어도 하나의 프로토콜을 분류하는 단계는,상기 크로스-엔트로피 손실 함수를 최소화하는 방향으로 동작하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 제어 평면 구조 정보는,노드 간의 연결 구조, 노드가 이용하는 프로토콜 정보 또는 각각의 프로토콜을 이용하는 노드가 프라이머리 노드인지 또는 세컨더리 노드인지에 대한 정보가 포함되는 기하학적인 토폴로지 정보인 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 분류된 프로토콜을 기반으로 상기 SD-WAN 내의 복수의 노드의 역할을 결정하는 것은,노드가 전송한 패킷 수를 기반으로 결정되는 관측값을 기반으로 각각의 노드에 대한 Z-점수를 산출하고,상기 Z-점수가 미리 결정된 임계값을 초과하는 노드를 프라이머리(Primary) 노드로 결정하고, 상기 Z-점수가 미리 결정된 임계값 이하인 노드를 세컨더리(Secondary) 노드로 결정하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 제어 트래픽이 이용하는 적어도 하나의 프로토콜을 분류하는 단계는,합의(Consensus) 프로토콜, 사우스바운드(Southbound) 프로토콜 또는 멤버쉽(membership) 프로토콜 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 제1 튜플은,출발지 아이피 주소 및 목적지 아이피 주소에 대한 정보를 포함하는 2-튜플인 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

제1항에 있어서,상기 제2 튜플은, 출발지 아이피 주소, 출발지 포트, 목적지 아이피 주소, 목적지 포트 및 전송 계층 프로토콜에 대한 정보를 포함하는, 5-튜플인 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 장치.

암호화된 제어 트래픽 분석을 통한 SD-WAN(Software Defined-Wide Area Networking)의 제어 평면 구조 정보 생성 장치에서 수행하는 SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 방법에 있어서,외부로부터 트래픽 정보를 입력받고, 상기 트래픽 정보를 기반으로 출발지 아이피 주소에 대한 정보를 포함하는 제1 튜플을 생성하는 단계;상기 제1 튜플을 기반으로 인공신경망 기반의 제1 분류 모델을 이용하여 상기 트래픽 정보로부터 제어 트래픽과 일반 트래픽을 분류하는 단계;상기 분류된 제어 트래픽에 대한 정보를 기반으로 데이터 패킷이 사용하는 프로토콜에 대한 정보를 포함하는 제2 튜플 플로우를 생성하는 단계;상기 제2 튜플 플로우를 기반으로 인공신경망 기반의 제2 분류 모델을 이용하여 상기 제어 트래픽이 이용하는 적어도 하나의 프로토콜을 분류하는 단계; 및상기 분류된 프로토콜을 기반으로 상기 SD-WAN 내의 복수의 노드의 역할을 결정하고, 상기 분류된 프로토콜과 상기 결정된 노드의 역할에 대한 정보를 포함하는 제어 평면 구조 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 방법.

제12항에 있어서,상기 트래픽 정보를 기반으로 출발지 아이피 주소에 대한 정보를 포함하는 제1 튜플을 생성하는 단계는,상기 제1 튜플을 기반으로 초당 패킷 수(PPS, Packet Per Second), 초당 바이트 수(BPS, Byte Per Second), 페이로드의 길이, 생성된 세션 수 또는 상기 복수의 노드 간의 송수신 방향 정보를 중 어느 하나 이상을 포함하는 SD-WAN 특성 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 방법.

제13항에 있어서,상기 트래픽 정보로부터 제어 트래픽과 일반 트래픽을 분류하는 단계는,송수신 플로우를 많은 노드들과 이루는 순서대로 복수의 노드를 상위 미리 결정된 기준 개수만큼 선택하고,상기 선택된 노드와 출발지 아이피 주소 간의 다방향성에 대한 값을 인코딩하여 벡터 형태로 생성하고,상기 인코딩된 벡터를 기반으로 상기 제1 분류 모델을 이용하여 상기 트래픽 정보로부터 제어 트래픽과 일반 트래픽을 분류하는 것을 특징으로 하는, SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 방법.

제12항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 SD-WAN의 제어 평면 구조 정보 생성 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.