Název: Rozšíření NetFlow záznamů pro zlepšení možností klasifikace šifrovaného provozu
Překlad názvu: Extending NetFlow Records for Increasing Encrypted Traffic Classification Capabilities
Autoři: Šuhaj, Peter ; Jeřábek, Kamil (oponent) ; Holkovič, Martin (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Diplomová práca sa zaoberá výberom atribútov sieťových tokov vhodných pre klasifikáciu šifrovanej prevádzky, rozšírením záznamov NetFlow týmito atribútmi a vytvorením nástroja pre klasifikáciu šifrovaných tokov, ktoré používajú protokol TLS. Ako atribúty pre klasifikáciu boli vybrané: veľkosti paketov, medzipaketové medzery, počet paketov v toku a veľkosť toku. Po zvolení atribútov nasleduje návrh rozšírenia záznamov NetFlow o tieto atribúty a návrh algoritmu pre klasifikáciu šifrovanej sieťovej prevádzky. Rozšírenie záznamov bolo implementované v jazyku C v rámci exportéru od Flowmon Networks a.s.. Klasifikátor pre kolektor bol implementovaný v jazyku Python. Klasifikačný algoritmus používa model, k čomu bolo potrebné získať trénovacie dáta. Algoritmus bol pridaný aj na exportér, miesto klasifikácie je možné zvoliť. Po implementácií nasledovalo vytvorenie testovacích dát a vyhodnotenie úspešnosti algoritmu a taktiež testovanie rýchlosti klasifikácie. V najlepšom prípade bola dosiahnutá úspešnosť 47%. Master's thesis deals with selection of attributes proper for classification of encrypted traffic, with the extension of NetFlow entries with these attributes and with creating a tool for classify encrypted TLS traffic. The following attributes were selected: size of packets, inter-packet arrival times, number of packets in flow and size of the flow. Selection of attributes was followed by design of extending NetFlow records with these attributes for classifying encrypted traffic. Extension of records was implemented in language C for exporter of the company Flowmon Networks a.s.. Classifier for collector was implemented in language Python. Classifier is based on a model, for which training data were needed. The exporter contains the classifying algorithm too, the place of the classification can be set. The implementation was followed by creation of testing data and evaluation of the accuracy. The speed of the classifier was tested too. In the best case scenario 47% accuracy was achieved.
Klíčová slova: classification; Encrypted traffic; NetFlow; network protocols.

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/192520

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-417291


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce