Найти

Результаты поиска

• ОСОБЕННОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА

  Н.В. Болдырихин , Д. А. Короченцев , Ф.А. Алтунин

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  В настоящее время растет интерес к задачам эффективного управления пакетными
  сетями: качеству обслуживания, обеспечению информационной безопасности, оптимиза-
  ции использования программно-аппаратных ресурсов сети. Все эти задачи во многом опи-
  раются на анализ и классификацию сетевого трафика. Данный трафик неоднороден, как
  правило, имеет пульсирующий характер, трудно поддается прогнозированию, описывается
  математическим аппаратом случайных процессов. В разное время условия прохождения
  пакетов по одному и тому же пути могут значительно отличаться. Вместе с тем появля-
  ется значительное количество приложений, требовательных к задержкам и джиттеру.
  Задача администрирования в данном контексте состоит в правильной настройке узлов
  коммутации и маршрутизации. Классификация трафика позволяет идентифицировать
  пакеты различных приложений и служб и обеспечить их приоретизацию при передаче по
  сети. Например, трафик видеоконференций необходимо передавать в первую очередь, по-
  скольку он очень чувствителен к задержкам и джиттеру, трафик данных можно переда-
  вать в последнюю очередь. Классификация трафика на сегодняшний день задача актуаль-
  ная как с точки зрения администрирования сети, так и с точки зрения обеспечения её
  безопасности. Ввиду того, что большое количество приложений сейчас шифрует переда-
  ваемую информацию и просмотреть ее содержимое очень сложно, особый интерес пред-
  ставляет классификация трафика, которая позволяет по косвенным признакам опреде-
  лить аномалии в работе сети, признаки вторжения. В данной работе рассмотрены осо-
  бенности решения задачи классификации зашифрованного трафика. Целью работы явля-
  ется исследование особенностей классификации зашифрованного трафика с использовани-
  ем корреляционного анализа и алгоритма, основанного на разности интегральных площа-
  дей. Задачи исследования: – разработать алгоритм классификации трафика на основе
  корреляции и известными образцами; – разработать алгоритм, основанный на разности
  интегральных площадей под кривыми интенсивности трафика; – провести практическое
  исследование точности решения задачи классификации. В работе рассмотрена классифи-
  кация трафика по трем группам: аудио, видео, данные. В результате выявлена достаточ-
  ная точность корреляционного алгоритма при определении аудио и трафика данных.
  Для выявления видеотрафика лучше использовать алгоритм, основанный на разности ин-
  тегральных площадей под кривыми интенсивности.