Automatisk upptäckt av tillämpningar i samband med nätverkstrafik är ett viktigt steg för nätsäkerhet och trafikteknik. Tyvärr är enkla hamnbaserade klassificeringsmetoder inte alltid effektiva och systematisk analys av nyttolaster är för långsam. De senaste forskningsförslagen använder flödesstatistik för att klassificera trafikflöden när de är klara, vilket begränsar deras tillämplighet för online-klassificering. I detta dokument utvärderar vi möjligheten att identifiera ansökningar i början av en TCP-anslutning. Baserat på en analys av paketspår som samlats in på åtta olika nätverk, finner vi att det är möjligt att skilja beteendet hos en applikation från observationen av storleken och riktningen på de första paketen av TCP-anslutningen. Vi tillämpar tre tekniker för kluster TCP anslutningar: K-Means, Gaussian Blandning Modell och spektral klusterbildning. Resultatkluster används tillsammans med uppdrag och märkning av heuristik för att designa klassificeringar. Vi utvärderar dessa klassificeringar på olika paket spår. Våra resultat visar att de fyra första paketen med en TCP-anslutning är tillräckliga för att klassificera kända applikationer med en noggrannhet över 90% och för att identifiera nya applikationer som okända med en sannolikhet på 60%.
Ett annat tillvägagångssätt detekterar protokoll med endast de fyra första paketen av en TCP session REF.
Early application identification
{'venue': "CoNEXT '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}