{"id":116558,"date":"2018-03-11T10:45:40","date_gmt":"2018-03-11T10:45:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/network-traffic-classification-from-theory-to-practice\/"},"modified":"2018-03-11T10:45:40","modified_gmt":"2018-03-11T10:45:40","slug":"network-traffic-classification-from-theory-to-practice","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/arquitectura-de-ordenadores\/network-traffic-classification-from-theory-to-practice\/","title":{"rendered":"Network traffic classification: from theory to practice"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Valentin Daniel Carela Espa\u00f1ol <\/strong><\/h2>\n<p>Desde sus or\u00edgenes hasta la actualidad, internet ha estado en constante evoluci\u00f3n. El an\u00e1lisis y la monitorizaci\u00f3n de las redes tratan de arrojar luz sobre esta caja negra de ordenadores interconectados que es internet. En particular, la clasificaci\u00f3n de tr\u00e1fico de red se ha vuelto crucial para la comprensi\u00f3n de internet. Durante los \u00faltimos a\u00f1os, la comunidad investigadora ha propuesto muchas soluciones para clasificar con precisi\u00f3n el tr\u00e1fico de red. Sin embargo, la continua evoluci\u00f3n de las aplicaciones de internet y sus t\u00e9cnicas para evitar ser detectadas hace su identificaci\u00f3n un tarea muy complicada, que est\u00e1 lejos de estar completamente resuelta.  esta tesis aborda el problema de la clasificaci\u00f3n de tr\u00e1fico de red desde un punto de vista m\u00e1s pr\u00e1ctico, tratando de hacer confluir las necesidades de los entornos reales y la investigaci\u00f3n llevada a cabo. En este trabajo identificamos diferentes problemas que entorpecen la introducci\u00f3n de las nuevas propuestas para clasificar el tr\u00e1fico en redes troncales.   el primer bloque de esta tesis pretende facilitar el despliegue de las t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n en redes troncales. Para ello estudiamos la viabilidad de usar como entrada de nuestra t\u00e9cnica netflow, un protocolo de monitorizaci\u00f3n implementado en la mayor\u00eda de enrutadores. Adem\u00e1s, dado que la aplicaci\u00f3n de muestreo de paquetes es una pr\u00e1ctica muy extendida en las redes troncales, estudiamos su impacto en la clasificaci\u00f3n y proponemos un m\u00e9todo para mejorar su precisi\u00f3n en este escenario. Los resultados muestran que es posible conseguir una alta precisi\u00f3n tanto con datos netflow muestreados como no muestreados, a pesar de la limitada informaci\u00f3n que nos proporciona netflow.  una vez desplegado el sistema de clasificaci\u00f3n el siguiente objetivo es mantener su precisi\u00f3n a lo largo del tiempo. El segundo bloque se centra en este problema persiguiendo automatizar el proceso de mantenimiento y hacerlo sin intervenci\u00f3n humana. Siguiendo la l\u00ednea del primer bloque, proponemos un sistema de clasificaci\u00f3n que combina varias t\u00e9cnicas que usan \u00fanicamente netflow como entrada para la clasificaci\u00f3n. A partir de este sistema mostramos que los modelos de clasificaci\u00f3n sufren de obsolescencia temporal y espacial y, para ello, dise\u00f1amos e implementamos un sistema de reentreno autom\u00e1tico capaz de actualizar autom\u00e1ticamente los modelos y mantener la clasificaci\u00f3n precisa a lo largo del tiempo.    yendo un paso m\u00e1s all\u00e1, introducimos el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje m\u00e1quina (ml, por sus siglas en ingl\u00e9s) basadas en flujos de datos para la clasificaci\u00f3n de tr\u00e1fico de red. En particular, proponemos una soluci\u00f3n basada en hoeffding adaptive trees. Adem\u00e1s de las caracter\u00edsticas propias de las t\u00e9cnicas basadas en flujos de datos (i.E., Inspecci\u00f3n \u00fanica de cada instancia, con una cantidad de memoria predefinida y en un tiempo limitado), nuestra t\u00e9cnica es capaz de adaptarse autom\u00e1ticamente a los cambios en el tr\u00e1fico usando \u00fanicamente datos netflow como entrada para la clasificaci\u00f3n.   el tercer bloque pretende ser un primer paso hacia la validaci\u00f3n imparcial de las propuestas de la literatura. El amplio rango de t\u00e9cnicas, conjuntos de datos y generadores de verdad terreno hacen la validaci\u00f3n de los diferentes clasificadores una tarea muy complicada. Con ese fin evaluamos la fiabilidad de diferentes t\u00e9cnicas basadas en inspecci\u00f3n profunda de paquetes (dpi, por sus siglas en ingl\u00e9s) habitualmente usadas en la literatura para la generaci\u00f3n de la verdad terreno. Los resultados muestran que algunas t\u00e9cnicas dpi presentan graves errores que desaconsejan su uso en su estado actual. Adem\u00e1s, para abordar la falta de conjuntos de datos p\u00fablicos, publicamos algunos de los usados en nuestras evaluaciones para facilitar la comparaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas existentes. En particular, el conjunto de datos publicado en el tercer bloque es el primer conjunto de datos etiquetado fiablemente y con el contenido completo  que est\u00e1 disponible para la comunidad investigadora.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Network traffic classification: from theory to practice<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Network traffic classification: from theory to practice <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Valentin Daniel Carela Espa\u00f1ol <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 31\/10\/2014<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Pere Barlet Ros<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: jens myrup Pedersen <\/li>\n<li>pedro Casas   hernandez (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Valentin Daniel Carela Espa\u00f1ol Desde sus or\u00edgenes hasta la actualidad, internet ha estado en constante evoluci\u00f3n. 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