Characterization of Encrypted and VPN Traffic using Time-related Features
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Simulation ou modélisationSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,985
- Score d'incertitude au seuil
- 0,206
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
Traffic characterization is one of the major challenges in today’s security industry. The continuous evolution and generation of new applications and services, together with the expansion of encrypted communications makes it a difficult task. Virtual Private Networks (VPNs) are an example of encrypted communication service that is becoming popular, as method for bypassing censorship as well as accessing services that are geographically locked. In this paper, we study the effectiveness of flow-based time-related features to detect VPN traffic and to characterize encrypted traffic into different categories, according to the type of traffic e.g., browsing, streaming, etc. We use two different well-known machine learning techniques (C4.5 and KNN) to test the accuracy of our features. Our results show high accuracy and performance, confirming that time-related features are good classifiers for encrypted traffic characterization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Thématique
- Internet Traffic Analysis and Secure E-voting
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of New Brunswick
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- EncryptionComputer scienceComputer networkCharacterization (materials science)Computer securityMaterials scienceNanotechnology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui