Den moderna Internettrafikens mångfald och komplexitet överträffar allt som föreställs av de ursprungliga formgivarna av den underliggande Internetarkitekturen. När Internet blir vår mest kritiska kommunikationsinfrastruktur försöker tjänsteleverantörer att eftermontera funktionaliteten, inklusive säkerhet, tillförlitlighet, integritet och flera tjänstekvaliteter, till en "bästa möjliga" arkitektur som ursprungligen var avsedd att stödja en forskningsmiljö. För att prioritera, skydda eller förhindra viss trafik måste leverantörerna implementera teknik för trafikklassificering: koppla trafikflöden till de tillämpningar - eller tillämpningstyper - som genererade dem. När fokus ligger på att upptäcka specifika applikationer (t.ex. Skype) används ibland termen trafikidentifiering. Trots det ökande beroendet av Internet finns det i grund och botten ingen vetenskapligt reproducerbar forskning om globala trafikkarakteristika på Internet på grund av känsligheten hos och typiska restriktioner för utbyte av trafikdata. Trots dessa begränsningar har säkerhetsproblem och ekonomiska realiteter motiverat den senaste tidens framsteg i trafikklassificeringskapaciteten. Situationsmedvetenhet om trafiken är avgörande för att förebygga, mildra och reagera på nya former av skadlig kod, som plötsligt och snabbt kan hota legitima tjänster på nätverkslänkar. Det kan hävdas att den höga kostnaden för utbyggnad och drift av Internetinfrastruktur tvingar leverantörerna att ständigt söka efter sätt att optimera sin nätteknik eller på annat sätt öka avkastningen på kapitalinvesteringar, inklusive tillämpningsbaserad differentiering av tjänster och innehållskänslig prissättning. Av dessa skäl har den senaste tekniken inom trafikklassificeringen fått ett stort uppsving under de senaste åren, mätt i antalet publikationer och forskargrupper med fokus på ämnet. Olika intressen har lett till ett heterogent, fragmenterat och något inkonsekvent landskap. En färsk undersökning av trafikklassificeringslitteratur granskade fördelar och problem med olika tillvägagångssätt, men erkände deras allmänna brist på noggrannhet och tillämplighet [1], medan andra tog ett snävare fokus, taxonomisering och översyn av dokumenterade maskininlärningsmetoder för IP-trafikklassificering [2]. I denna artikel ger vi en kritisk men konstruktiv analys av området för Internet trafik klassificering, med fokus på stora hinder för framsteg och förslag för att övervinna dem. Vi ger först en översikt över både utvecklingen av trafikklassificeringstekniker och begränsningar för deras utveckling. Efter en kort sammanfattning av resultaten av undersökningar inom detta område lyfter vi fram viktiga skillnader mellan befintliga metoder och tekniker. Vi diskuterar sedan de viktigaste hindren för framsteg i den nuvarande tekniken, inklusive nödvändiga kompromisser i tillämplighet, tillförlitlighet, prestanda och respekt för privatlivet. De ständigt olösta utmaningarna på området under det senaste årtiondet tyder på behovet av olika strategier och åtgärder, vilket vi rekommenderar i det avslutande avsnittet. Minst tre historiska utvecklingar under de senaste två decennierna har gjort den traditionella metoden att använda transportlager (TCP och UDP) hamnar mindre exakt för att dra slutsatsen de flesta Internettillämpningar (portbaserad metod): • Spridningen av nya tillämpningar som inte har några IANA registrerade hamnar, men istället använda hamnar som redan registrerats (till andra tillämpningar), slumpmässigt utvalda, eller användardefinierade • Incitamentet för applikationsdesigners och användare att använda välkända hamnar (tilldelat andra tillämpningar) för att dölja sin trafik och kringgå filtrering eller brandväggar • Oundvikligheten av IPv4 adresser utmattning, motiverande genomträngande utbyggnad av nätverk och hamnadressöversättning, T T Alberto Dainotti och Antonio Pescapé, University of Napoli Federico II Kimberly C. Claffy, University of California San Diego Trafikklassificering teknik har ökat i relevans detta årtionde, eftersom det nu används i definitionen och genomförandet av mekanismer för tjänstedifferension, nätdesign och teknik, säkerhet, redovisning, reklam och forskning. Under de senaste 10 åren har forskarsamhället och nätverksindustrin undersökt, föreslagit och utvecklat flera klassificeringsmetoder. Medan trafikklassificeringstekniker förbättras i noggrannhet och effektivitet, är den fortsatta spridningen av olika Internet-program beteenden, förutom växande incitament att dölja vissa program för att undvika filtrering eller blockering, bland anledningarna till att trafik klassificering fortfarande är ett av många öppna problem i Internet forskning. I den här artikeln går vi igenom de senaste resultaten och diskuterar framtida riktningar i trafikklassificeringen, tillsammans med deras kompromisser i tillämplighet, tillförlitlighet och integritet. Vi beskriver de ihållande olösta utmaningarna på området under det senaste årtiondet och föreslår flera strategier för att ta itu med dessa utmaningar för att främja framsteg inom vetenskapen om klassificering av Internettrafik.
Det finns ett begränsat antal verktyg tillgängliga i litteraturen för trafikklassificering REF.
Issues and future directions in traffic classification
{'venue': 'IEEE Network', 'journal': 'IEEE Network', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}