МОДЕЛЬ ИДЕНТИФИКАЦИИ СЕТЕВОГО ТРАФИКА НА ОСНОВЕ СКРЫТОЙ МАРКОВСКОЙ МОДЕЛИ

摘要

Network traffic classification is one of the most highly researched topics in last decade. Most of the proposed methods do not rely on clear mathematical models. In work presents new traffic classification method using hidden Markov model and new enhancements in choosing model s initial values. Tests the presented method has been done using four applications (HTTP, HTTPS, IMAPS and WhatsApp) as well a real traffic logs from BMSTU -Bauman University. The method shows a very good results, it identify the application in real time with precision > 95 %.%Задача классификации трафика сетей передачи данных является одной из самых исследуемых тем в последнее десятилетние, большинство из предложных работ не зависят от четко известных математических моделей. В этой работе представлена новая модель идентификации на основе скрытой Марковской модели, и также предложена модификация метода выбора начальной модели. Тест модели проведен с использованием приложений (HTTP, HTTPS, IMAPS и WhatsApp) и настоящий журнал трафика получен от сети университета МГТУ им. Н.Э. Баумана. Предложенная модель идентифицирует приложения с точностью > 95% в реальном времени.