The Principles of Application of Machine Learning in Classification of Network Traffic

Abstract

Approaches to classification of network computing traffic on the basis of division of DPI and methods of structural analysis are systematized. The illustration of one of methods of structural analysis is developed. The algorithm which is possible for implementing in vitro is given. Perspectives of use of the given systematization are planned.

Цель. Целью исследования является разработка подхода к решению в общем виде задачи классификации сетевого трафика, а именно, получение на вход некоторых характеристик сетевого трафика с выдачей на выходе класса, к которому данный вид трафика относится. Результаты. Разработаны рекомендации по применению метода решения задачи классификации на основе анализа набора статистических метрик потока. Рассмотрен альтернативный способ решения одной из главных задач DPI — определение протокола прикладного уровня — на основе ограниченного количества информации, без сверки со списком известных портов (well-known ports) и без анализа полезной нагрузки.

Мета. Метою дослідження є розробка підходу до вирішення у загальному вигляді задачі класифікації мережевого трафіку, а саме, отримання на вхід деяких характеристик мережевого трафіку з видачею на виході класу, до якого даний вид трафіку відноситься. Результати. Розроблено рекомендації щодо застосування методу рішення задачі класифікації на основі аналізу набору статистичних метрик потоку. Розглянуто альтернативний спосіб вирішення однієї з головних завдань DPI — визначення протоколу прикладного рівня — на основі дуже невеликої кількості інформації, без звірки зі списком широко відомих портів (well-known ports) і без аналізу корисного навантаження.