SBAR: SDN flow-Based monitoring and Application Recognition SOSR 2018 poster

# 摘要

  • 检测系统，可以细化应用层分类。
  • 基于DPI和Machine Learning分类，可以减少开销。
  • 基于应用协议分类。

  • 使用特定的 DPI 技术检测 web 和加密流量

  • 解决问题：无法识别相同协议下的不同应用（如http下的Facebook，Twitter等）
  • DPI：检测包负载，分类细化到应用协议下的具体应用。
  • ML：分类细化到应用协议级别，缓解处理负担。

  • 利用传输层特征值分析。

架构

测量模块

  • 流测量报告：NetFlow/IPFIX
  • Openflow流表：提供包比特数、duration
  • 组表：解耦不同网络任务模块的操作

分类模块

  • machine learning：对应用协议分类（SMTP，SSH）
  • DPI：web和加密流分类

具体实现

  • machine learning：分类C5.0 决策树，特征：源、目的端口，IP协议，最初一些包的大小。
  • 训练集：使用nDPI提供的协议标签
  • DPI：提取主机的HTTP头部，SSL/TLS 的 SNI 段，分析 DNS 流量推断应用（IP到域名的映射）
  • C5.0决策树对流的应用协议分类
  • Bro IDS 处理DNS、HTTP和加密流量
  • SBAR 提供流层面的测量报告，并发往测量

实验：最后接入巴塞罗那的校园网流量测试：

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