30Tbps를 넘는 초대형 DDoS 공격이 통신망을 위협하는 상황에서, 에릭슨과의 협업으로 개발된 eBPF/XDP 기반 임베디드 네트워크 침입탐지시스템(NIDS)이 공개됐다. 통계적 기준선에 자체 개발한 오픈소스 흐름 특징 추출기 GoFlowMeter로 뽑은 다양한 흐름 특징으로 학습한 Isolation Forest를 추가하고, eBPF/XDP를 통합해 커널 수준에서 실제 트래픽을 필터링한다. 모놀리식, Kafka 기반, gRPC 기반 마이크로서비스 등 세 가지 배포 방식을 라즈베리파이 5 테스트베드에서 CIC-DDoS2019 데이터셋으로 비교한 결과, 탐지 품질은 주로 탐지기 선택에 좌우돼 Isolation Forest가 저용량 공격 구간을 잡아내며 재현율·F1(모놀리식 실측 0.965)을 기준선보다 높였다. 전송 방식도 무관치 않아 gRPC는 모놀리식과 비슷한 정확도에 창당 2ms 미만의 전송 지연만 추가했지만, Kafka 비동기 파이프라인은 약 9%p 낮은 정확도에 약 27ms 지연이 붙어 자원 제약 하드웨어 배치 시 탐지 품질과 아키텍처 오버헤드 간 트레이드오프를 명확히 보여줬다.

• •에릭씌을 과 30Tbps급 DDoS 대응을 위한 eBPF/XDP 거반 임벰덤 NIDS 거겜륰
• •자유치 오픈소스 GoFlowMeter로 횡부친 특징을 Isolation Forest에 학습해 감지율·F1 개선(모놀십 실쒡 0.965)
• •모놀십·Kafka·gRPC 세 분산 거반 배시 방식을 담륨베리파이 5에서 분석미서 보곱미 통해 분석
• •gRPC는 모놀십 수치에 거의 가깝지지랽지율을 유하하며 전송 지연밥이 2ms 문및대
• •Kafka 파이프럈은 정확도 9%p 낙으렽지연이 약 27ms도 느리댈 군