Detección de filtraciones de contenido basada en patrones de tráfico para redes de entrega de contenido de confianza

Debido a la creciente popularidad de aplicaciones y servicios de transmisión multimedia en los últimos años, el problema de la entrega de video de confianza para prevenir filtraciones de contenido no deseado se ha vuelto crítico. Mientras se preserva la privacidad del usuario, los sistemas convencionales han abordado este problema proponiendo métodos basados en la observación del tráfico transmitido a través de la red. Estos sistemas convencionales mantienen una alta precisión de detección mientras lidian con algunas de las variaciones de tráfico en la red (por ejemplo, retraso de red y pérdida de paquetes); sin embargo, su rendimiento de detección se degrada considerablemente debido a la significativa variación en las longitudes de los videos. En este documento, nos centramos en superar este problema proponiendo un nuevo esquema de detección de filtraciones de contenido que es robusto frente a la variación de la longitud del video. Al comparar videos de diferentes longitudes, determinamos una relación entre la longitud de los videos a comparar y la similitud entre los videos comparados. Por lo tanto, mejoramos el rendimiento de detección del esquema propuesto incluso en un entorno sujeto a variaciones en la longitud del video. A través de un experimento en un banco de pruebas, se evalúa la efectividad de nuestro esquema propuesto en términos de variación de la longitud del video, variación de retraso y pérdida de paquetes.