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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