Können wir der Inter-Paket-Zeit für die Verkehrsklassifikation vertrauen?

Die Identifizierung von Internetanwendungen ist wichtig für ISPs und Netzwerkadministratoren, um das Netzwerk vor unerwünschtem Verkehr zu schützen und einige wichtige Anwendungen zu priorisieren. Statistische Methoden werden häufig verwendet, da sie es ermöglichen, Anwendungen anhand ihrer statistischen Signaturen zu klassifizieren. Sie kombinieren die statistische Analyse von Flussparametern, wie Paketgröße und Inter-Paket-Zeit, mit Techniken des maschinellen Lernens. Frühere Arbeiten basieren hauptsächlich auf der Paketgröße und den Richtungen der Pakete. In dieser Arbeit führen wir eine umfassende Untersuchung der Inter-Paket-Zeit durch, um nachzuweisen, dass sie ebenfalls eine wertvolle Information für die Klassifizierung von Internetverkehr ist. Wir diskutieren, wie man das Rauschen aufgrund der Netzwerkbedingungen isoliert und die von der Anwendung erzeugte Zeit extrahiert. Wir präsentieren ein Modell zur Vorverarbeitung der Inter-Paket-Zeit und verwenden das Ergebnis als Eingabe für den Lernprozess. Wir erörtern einen iterativen Ansatz zur Online-Identifizierung der Anwendungen und bewerten unsere Methode an zwei verschiedenen realen Aufzeichnungen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Inter-Paket-Zeit ein wichtiger Parameter zur Klassifizierung von Internetverkehr ist.