Deep Packet Inspection (DPI) är den senaste tekniken för trafikklassificering. Enligt den konventionella visdomen är DPI den mest exakta klassificeringstekniken. Följaktligen är de flesta populära produkter, antingen kommersiella eller öppen källkod, beroende av någon form av DPI för trafikklassificering. Den faktiska prestandan för DPI är dock fortfarande oklar för forskarsamhället, eftersom bristen på offentliga dataset förhindrar jämförelsen och reproducerbarheten av deras resultat. I detta dokument presenteras en omfattande jämförelse av sex välkända DPI-verktyg, som ofta används i trafikklassificeringslitteraturen. Vår studie omfattar 2 kommersiella produkter (PACE och NBAR) och 4 open-source verktyg (OpenDPI, L7-filter, nDPI, och Libprotoident). Vi studerade deras prestanda i olika scenarier (inklusive paket- och flödestrunkering) och på olika klassificeringsnivåer (tillämpningsprotokoll, applikation och webbtjänst). Vi byggde noggrant ett märkt dataset med mer än 750 K flöden, som innehåller trafik från populära applikationer. Vi använde Volontärbaserat system (VBS), utvecklat vid Aalborgs universitet, för att garantera korrekt märkning av datasetet. Vi släppte det här datasetet, inklusive fulla laster, till forskarsamhället. Vi anser att denna datauppsättning kan bli ett gemensamt riktmärke för jämförelse och validering av klassificeringar av nätverkstrafik. Våra resultat presenterar PACE, ett kommersiellt verktyg, som den mest korrekta lösningen. Förvånansvärt nog finner vi att vissa verktyg med öppen källkod, såsom nDPI och Libprotoident, också uppnår mycket hög noggrannhet.
Bujlow m.fl. REF gjorde en jämförelse mellan sex välkända DPI-verktyg och fann att det kommersiella DPI-verktyget uppnår mycket goda prestanda i trafikklassificeringen.
Independent comparison of popular DPI tools for traffic classification
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}