Tranalyzer2를 사용한 PCAP에서 플로우 수준 네트워크 특징 추출
Source: Dev.to
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흐름 수준 특징 추출이 중요한 이유
흐름 수준 표현은 현대 네트워크 트래픽 분석에서 기본적인 추상화입니다. 개별 패킷을 다루는 대신, 흐름은 시간에 걸쳐 엔드포인트 간의 통신 행동을 요약하여 대규모 PCAP 데이터셋에서도 확장 가능한 분석을 가능하게 합니다. 따라서 효과적인 흐름 특징 추출은 트래픽 특성화, 이상 탐지, 머신러닝 기반 모델링과 같은 하위 작업을 위한 중요한 전제 조건입니다.
왜 Tranalyzer2인가?
Tranalyzer2는 고성능 흐름 기반 트래픽 분석을 위해 특별히 설계되었습니다. 패킷 검사에만 집중하거나 최소한의 NetFlow‑스타일 통계만 제공하는 도구와 달리, Tranalyzer2는 다음을 제공합니다:
- PCAP에서의 네이티브 흐름 구축
- 광범위한 프로토콜 인식 (플러그인을 통한 L2–L7)
- 풍부한 통계, 시간 및 행동 특성
- 모듈형 플러그인 기반 아키텍처
- 직접 분석에 적합한 구조화된 출력
단일 패스에서 수백 개의 흐름 수준 속성을 추출하는 능력으로 전처리 오버헤드를 크게 줄이고 대규모 트래픽 분석 워크플로를 단순화합니다.
Tranalyzer2가 추출한 기능 카테고리
Tranalyzer2는 여러 네트워크 차원을 포괄하는 다양한 흐름 특성을 추출할 수 있습니다. 이 구성에서는 추출된 속성이 다음과 같은 여러 카테고리에 걸쳐 있습니다(예시 포함).
General flow attributes
- 흐름 방향, 지속 시간, 패킷 수, 바이트 수, 그리고 도착 간격 메트릭
Statistical flow features
- 패킷 크기와 도착 간격 시간의 최소값, 최대값, 평균, 분산, 왜도, 첨도
Connection and state features
- 흐름 상태 표시기, 연결 패턴, 양방향 통계
Transport‑layer features
- TCP 플래그, 윈도우 크기, 재전송 표시기, 시퀀스 동작
Security‑relevant protocol features
- TLS/SSL 핸드셰이크 메타데이터, 암호 정보, 버전 표시기, 지문
Entropy and payload‑derived metrics
- 암호화 트래픽 특성화에 유용한 엔트로피 비율 및 페이로드 분포 통계
Advanced timing and distribution features
- 패킷 타이밍 분산, 버스트성, 흐름 수준 행동 서명
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Extracting Flow‑Level Features Using Tranalyzer2
Tranalyzer2는 플러그인 기반 아키텍처를 따르며, 플러그인을 선택적으로 활성화함으로써 흐름‑레벨 특징을 생성합니다. 각 플러그인은 특정 카테고리의 특징(예: 기본 흐름 통계, 전송‑계층 동작, 프로토콜 메타데이터, 엔트로피 기반 메트릭)을 제공합니다. 따라서 효과적인 특징 추출은 신중한 플러그인 선택 및 설정에서 시작됩니다.
Step 1: Enable Required Tranalyzer2 Plugins
PCAP 파일을 처리하기 전에 원하는 특징 카테고리에 해당하는 플러그인을 활성화합니다. 일반적인 플러그인에는 다음이 포함됩니다:
- 핵심 흐름 생성 및 통계 요약
- 전송‑계층 동작 및 연결 역학
- 보안‑및 프로토콜 관련 메타데이터(예: TLS 속성)
- 엔트로피 및 페이로드 기반 메트릭
- 구조화된 데이터 저장을 위한 출력 싱크
이 워크플로에서는 mysqlSink 플러그인을 활성화하여 추출된 흐름 레코드를 MySQL 데이터베이스에 직접 저장합니다. 이를 통해 확장 가능한 저장소, 스키마‑레벨 제어, 유연한 다운스트림 내보내기가 가능합니다. 필요한 플러그인을 선택한 후, Tranalyzer2를 재빌드하여 활성화된 구성 요소가 처리 파이프라인에 포함되도록 합니다.
Step 2: Process PCAP Files and Generate Flow Records
플러그인을 활성화하고 Tranalyzer2를 재빌드한 뒤, 명령‑라인 인터페이스를 통해 PCAP 파일을 처리합니다. 흐름 무결성을 유지하고 캡처 전반에 걸쳐 일관된 특징 추출을 보장하기 위해 각 PCAP을 독립적으로 처리합니다.
입력 데이터와 결과를 별도의 디렉터리로 만들어 워크플로를 정리합니다:
mkdir ~/data ~/results t2 명령으로 PCAP 파일을 처리합니다:
t2 -r ~/data/sample_traffic.pcap -w ~/results/이 단계에서 수행되는 작업:
- 패킷이 양방향 흐름으로 집계됨
- 플러그인별 흐름 특징이 실시간으로 계산됨
mysqlSink플러그인을 통해 흐름 레코드가 직접 MySQL에 기록됨
Note: 일부 통계 속성(예: 고정밀 타이밍, 고차 모멘트)은 MySQL 스키마 조정이 필요할 수 있습니다. 예를 들어 지속 시간 필드의 숫자 정밀도를 높이거나 왜도/첨도 컬럼을 수정하여 삽입 오류를 방지하고 정확한 저장을 보장합니다.
Step 3: Export Flow‑Level Features to CSV
MySQL에 흐름 레코드가 저장된 후, CSV로 내보내어 추가 분석에 활용합니다. MySQL에 로그인하여 flow 테이블에 원하는 모든 특징이 포함되어 있는지 확인합니다. 컬럼을 일일이 나열하는 대신 SELECT *를 사용해 전체 흐름‑레벨 특징을 내보낼 수 있습니다:
# Export all flow records to a CSV file
mysql -u mysql -p -D tranalyzer -e "
SELECT *
FROM flow
" > ~/path/to/output.csv생성된 CSV 파일은 pandas, R, 혹은 기타 분석 플랫폼에 로드하여 다운스트림 모델링, 시각화, 이상 탐지 등에 사용할 수 있습니다.
CSV로 흐름‑레벨 특징을 내보냈다면, 이제 데이터가 구조화되어 분석, 시각화, 머신‑러닝 파이프라인에 바로 활용할 수 있습니다. Tranalyzer2와 MySQL을 결합하면 트래픽 분석이 모듈화되고 재현 가능하며, 다운스트림 프로젝트에 쉽게 통합됩니다.
자세한 내용과 튜토리얼은 Tranalyzer2 Tutorials를 확인하세요.