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J-GLOBAL ID：202102214744110987   整理番号：21A2712478

DSM:ディープパケット検査における遅延署名マッチング【JST・京大機械翻訳】

DSM: Delayed Signature Matching in Deep Packet Inspection

著者 (6件)： Zeng Yingpei (School of Cyberspace, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310000, China) ,  Zeng Yingpei (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210000, China) ,  Zeng Yingpei (China Mobile (Hangzhou) Information Technology Co., Ltd., Hangzhou 210000, China) ,  Guo Shanqing (School of Cyber Science and Technology, Shandong University, Jinan 250000, China) ,  Wu Ting (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou 310000, China) ,  Zheng Qiuhua (School of Cyberspace, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310000, China)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 12  号： 12  ページ： 2011  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深いパケット検査(DPI)は,ネットワーク管理とネットワークセキュリティシステムにおいて広く使われている。既存のDPIのコア部分は署名マッチングであり,多くの研究者は署名マッチングアルゴリズムの改善に焦点を合わせている。本論文では,異なる角度から,署名マッチングのスケジューリングを行った。遅延署名マッチング(DSM)法を提案して,それにおいて,受信パケットが未だに受信されないかもしれないので,常に署名に受信パケットを直ちにマッチしない。その代りに,いくつかの規則をあらかじめ定義し,署名マッチングを開始し,署名をマッチングする時を決定するために,まずこれらの規則に対するパケットを評価した。あらかじめ定義されたルールは,それらがカスタム表現とステートメントをサポートし,テキストルールファイルで作成できるので,作成と維持に便利である。DSM法の正当性と性能を同様に理論的に解析した。最後に,オープンソースDPIライブラリnDPIにおけるDSM法のプロトタイプを実装し,さらに小さなメモリ消費で,異なるデータセットにおいて約3084%の署名マッチング時間を減らすことができることを見出した。DSM規則評価を実行するために使用する抽象構文ツリー(AST)は通常対称であり,DSM法は非対称(すなわち単一方向)トラフィックをサポートした。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  対称性 ,  スケジューリング ,  非対称性 ,  *パケット ,  ネットワーク管理 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 構文木 ,  オープンソース ,  ネットワークセキュリティ ,  受信パケット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： DPI ,  深いパケット検査 ,  遅延署名マッチング ,  DSM ,  高速経路 ,  交通分類

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (40件)：

• Porter, T. The Perils of Deep Packet Inspection. Available online: https://www.symantec.com/connect/articles/perils-deep-packet-inspection (accessed on 23 September 2020).
• Dainotti, A.; Pescape, A.; Claffy, K.C. Issues and future directions in traffic classification. IEEE Netw. 2012, 26, 35-40.
• Bujlow, T.; Carela-Español, V.; Barlet-Ros, P. Independent comparison of popular DPI tools for traffic classification. Comput. Netw. 2015, 76, 75-89.
• Cisco. Network Based Application Recognition (NBAR). Available online: https://www.cisco.com/c/en/us/products/ios-nx-os-software/network-based-application-recognition-nbar/index.html (accessed on 23 September 2020).
• Aceto, G.; Ciuonzo, D.; Montieri, A.; Pescapé, A. Mobile Encrypted Traffic Classification Using Deep Learning: Experimental Evaluation, Lessons Learned, and Challenges. IEEE Trans. Netw. Serv. Manag. 2019, 16, 445-458.

タイトルに関連する用語 (5件)： DSM ,  検査 ,  遅延 ,  署名 ,  マッチング