第二次マルコフ連鎖を用いた暗号化トラフィックの分類とアプリケーション属性バイグラムの応用

ネットワークアプリケーションが豊富に存在する中で、トラフィック分類はネットワーク管理とポリシーベースのセキュリティ制御において重要な役割を果たします。広く使用されている暗号化伝送プロトコル、例えばセキュアソケットレイヤー/トランスポートレイヤーセキュリティ（SSL/TLS）プロトコルは、従来のペイロードベースの分類方法の失敗を引き起こします。既存の暗号化トラフィック分類法は、似たようなフィンガープリンツを持つアプリケーションの高い識別精度を達成できません。この論文では、第二次マルコフ連鎖に基づく属性認識型暗号化トラフィック分類方法を提案します。私たちは、既存の方法の識別精度を改善するためのアプローチを探り、SSL/TLSセッションにおける証明書パケット長と最初のアプリケーションデータサイズからなるアプリケーション属性バイグラムがアプリケーションの識別に寄与するという有望な観察を行います。アプリケーションフィンガープリンツの多様性を高めるために、私たちは属性バイグラムを第二次同質マルコフ連鎖に組み込む新しい方法を開発します。広範な評価結果は、提案された方法が最先端のマルコフベースの方法と比較して平均29%の分類精度を向上させることを示しています。