Datakryptering är den primära metoden för att skydda integriteten för konsumentenheter Internetkommunikation från nätverksobservatörer. Förmågan att automatiskt upptäcka okrypterade data i nätverkstrafik är därför ett viktigt verktyg för granskning av Internetanslutna enheter. Befintliga metoder identifierar nätverkspaket som innehåller cleartext men kan inte skilja paket som innehåller krypterade data från paket som innehåller komprimerade okrypterade data, som lätt kan återvinnas genom att vända komprimeringsalgoritmen. Detta gör det svårt för konsumentskyddsförespråkarna att identifiera enheter som riskerar användarnas integritet genom att skicka känsliga uppgifter i ett komprimerat okrypterat format. Här presenterar vi den första tekniken för att automatiskt skilja krypterad från komprimerade okrypterade nätverksöverföringar per förpackning. Vi tillämpar tre maskininlärningsmodeller och uppnår en maximal noggrannhet på 66,9% med ett konvolutionellt neuralt nätverk tränat på råa paketdata. Detta resultat är en baslinje för detta tidigare ostuderade maskininlärningsproblem, som vi hoppas kommer att motivera ytterligare uppmärksamhet och noggrannhet förbättringar. För att underlätta fortsatt forskning kring detta ämne har vi gjort våra utbildnings- och testdata tillgängliga för allmänheten. • Säkerhet och integritet → Nätverkssäkerhet; • Datametoder → Maskininlärning;
I likhet med vårt tillvägagångssätt, Hahn et al. REF presenterar den första, så vitt vi vet, tekniken för att skilja krypterad från komprimerade okrypterade nätverksöverföringar genom att analysera slumpmässiga paket.
Detecting Compressed Cleartext Traffic from Consumer Internet of Things Devices
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}