Dergiler / Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 12 - Sayı: 1

Modern ağ trafiği analizi için derin paket incelemesi hakkında kapsamlı bir çalışma: sorunlar ve zorluklar

A comprehensive survey on deep packet inspection for advanced network traffic analysis: issues and challenges

Sayfa
1–29
Yayın Tarihi
2023-01-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak, tüm DPI süreçleri için uygulama zorlukları ve bu zorluklarla ilişkili gelecek araştırma konuları ele alınmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Derin Paket İnceleme (Deep Packet Inspection-DPI), hem paket başlığı hem de paket yükü üzerinde ayrıntılı analizler gerçekleştirerek ağ trafiğinin tam görünürlüğünü sağlar.
📊
Temel Bulgular & Veri:Diğer inceleme çalışmalarından farklı olarak bu çalışmanın amacı, modern ağ trafiğinin analiz edilmesi sürecinde performansı sınırlandıran parametreleri belirleyerek DPI tekniğinin ağ analizi mekanizmalarına verimli ve etkili bir şekilde entegrasyonunu sağlamaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak, tüm DPI süreçleri için uygulama zorlukları ve bu zorluklarla ilişkili gelecek araştırma konuları ele alınmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Derin paket inceleme · Ağ trafiği analizi · güvenlik

Özet

Derin Paket İnceleme (Deep Packet Inspection-DPI), hem paket başlığı hem de paket yükü üzerinde ayrıntılı analizler gerçekleştirerek ağ trafiğinin tam görünürlüğünü sağlar. Ağ güvenliği veya devlet gözetimi gibi uygulamalarda kullanılabilmesi yönüyle DPI, kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, DPI hakkında kapsamlı bir araştırma sunulmuştur. Diğer inceleme çalışmalarından farklı olarak bu çalışmanın amacı, modern ağ trafiğinin analiz edilmesi sürecinde performansı sınırlandıran parametreleri belirleyerek DPI tekniğinin ağ analizi mekanizmalarına verimli ve etkili bir şekilde entegrasyonunu sağlamaktır. Karmaşık davranışlar gösteren ağ trafiği modelinin incelenmesinin birden fazla tekniğin bir araya getirilerek güçlü hibrit sistemlerle gerçekleştirildiği göz önünde bulundurularak, DPI metodu, ağ trafiğinin analizinde kullanılan diğer tekniklerle birlikte incelenmiştir. Ağ güvenliği hususunda kritik öneme sahip DPI metodunun IoT ve SDN mimarileri üzerindeki güvenlik uygulamaları tartışılmış ve DPI’ın IDS’lere hibrit sistemin bir bileşeni olarak uygulandığı mekanizmalar incelenmiştir. Ayrıca, Şifreli ağ trafiğinde inceleme gerçekleştiren yöntemler üzerinde durulmuş ve bu yöntemler güvenlik, performans ve fonksiyonellik açılarından değerlendirilmiştir. Son olarak, tüm DPI süreçleri için uygulama zorlukları ve bu zorluklarla ilişkili gelecek araştırma konuları ele alınmıştır.

Abstract

Deep Packet Inspection (DPI) provides full visibility into network traffic by performing detailed analysis on both packet header and packet payload. Accordingly, DPI has critical importance as it can be used in applications i.e network security or government surveillance. In this paper, we provide an extensive survey on DPI. Different from the previous studies, we try to efficiently integrate DPI techniques into network analysis mechanisms by identifying performance-limiting parameters in the analysis of modern network traffic. Analysis of the network traffic model with complex behaviors is carried out with powerful hybrid systems by combining more than one technique. Therefore, DPI methods are studied together with other techniques used in the analysis of network traffic. Security applications of DPI on Internet of Things (IoT) and Software-Defined Networking (SDN) architectures are discussed and Intrusion Detection Systems (IDS) mechanisms, in which the DPI is applied as a component of the hybrid system, are examined. In addition, methods that perform inspection of encrypted network traffic are emphasized and these methods are evaluated from the point of security, performance and functionality. Future research issues are also discussed taking into account the implementation challenges for all DPI processes.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇELEBİ, M., ÖZBİLEN, A., YAVANOĞLU, U. (2023). Modern ağ trafiği analizi için derin paket incelemesi hakkında kapsamlı bir çalışma: sorunlar ve zorluklar. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 1, 1–29. https://ajindex.com/articles/877041

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. M. Abbasi, A. Shahraki, A. Taherkordi, Deep learning for network traffic monitoring and analysis (ntma): A survey, Computer Communications 170 (10), 19–41, 2021. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.01.021.
  2. G. A. Pimenta Rodrigues, R. de Oliveira Albuquerque, F. E. Gomes de Deus, G. A. De Oliveira J´unior, L. J. Garc´ıa Villalba, T.-H. Kim, et al., Cybersecurity and network forensics: Analysis of malicious traffic towards a honeynet with deep packet inspection, Applied Sciences 7 (10), 1082, 2017. https://doi.org/10.3390/app7101082.
  3. C. Parsons, Deep Packet Inspection in Perspective: Tracing its lineage and surveillance potentials, Citeseer, 2011.
  4. C. Parsons, The politics of deep packet inspection: What drives surveillance by internet service providers?, Ph.D. thesis, 2013.
  5. C. Xu, S. Chen, J. Su, S.-M. Yiu, L. C. Hui, A survey on regular expression matching for deep packet inspection: Applications, algorithms, and hardware platforms, IEEE Communications Surveys & Tutorials 18 (4), 2991–3029, 2016. https://doi.org/10.1109/COMST.2016.2566669.
  6. R. Bendrath, M. Mueller, The end of the net as we know it? deep packet inspection and internet governance, New Media & Society 13 (7), 1142–1160, 2011. https://doi.org/10.1177/1461444811398031.
  7. P. Renals, G. A. Jacoby, Blocking skype through deep packet inspection, in: 2009 42nd Hawaii International Conference on System Sciences, IEEE, pp. 1–5, 2009.
  8. R. M. Topolski, F. Press,
  9. P. Knowledge, Nebuad and partner isps: Wiretapping, forgery and browser hijacking, Washington DC: FreePress.
  10. M. R. Shahid, G. Blanc, Z. Zhang, H. Debar, Iot devices recognition through network traffic analysis, in: 2018 IEEE international conference on big data (big data), IEEE, pp. 5187–5192, 2018.
  11. H. Tahaei, F. Afifi, A. Asemi, F. Zaki, N. B. Anuar, The rise of traffic classification in iot networks: A survey, Journal of Network and Computer Applications 154, 102538, 2020. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2020.102538.
  12. R. Antonello, S. Fernandes, C. Kamienski, D. Sadok, J. Kelner, I. Godor, G. Szabo, T. Westholm, Deep packet inspection tools and techniques in commodity platforms: Challenges and trends, Journal of Network and Computer Applications 35 (6), 1863–1878, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2012.07.010.
  13. M. Finsterbusch, C. Richter, E. Rocha, J.-A. Muller, K. Hanssgen, A survey of payload-based traffic classification approaches, IEEE Communications Surveys & Tutorials 16 (2), 1135–1156, 2013. https://doi.org/10.1109/SURV.2013.100613.00161.