Caracterização multi-escalar de tráfego em redes protegidas

• Autor(a) principal: Rodrigues, Elton Monteiro
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/11047
• topic: Engenharia de computadores; Internet; Tráfego de redes; Segurança de computadores

Atualmente, a Internet pode ser vista como uma mistura de diversos serviços e aplicações que correm sobre protocolos comuns. O aparecimento de inúmeras aplicações Web mudou o paradigma de interação dos utilizadores, colocando-os num papel mais ativo, permitindo aos utilizadores da Internet partilhar fotos, vídeos e muito mais. A análise do perfil de cada utilizador, tanto em redes wired como wireless, tornou-se muito interessante para tarefas como a otimização de recursos da rede, personalização de serviços e segurança. Nesta dissertação pretende-se recolher um conjunto sistemático de capturas de tráfego correspondentes à utilização de diversas aplicações Web e efetuar a caraterização estatística do tráfego correspondente a cada aplicação em redes protegidas. O tráfego obtido (e as respetivas estatísticas) será posteriormente utilizado para validar metodologias de identificação de aplicações e caraterização do perfil de utilizadores da Internet. O desenvolvimento de diversas metodologias estatísticas permite caraterizar o tráfego associado a cada utilizador (tanto em redes wireless como wired) com base em informação estatística do tráfego por ele gerado enquanto utiliza os diversos serviços de rede. Neste sentido, é muito importante dispor de capturas de tráfego real que sejam representativas de uma utilização comum das diversas aplicações Web. Serviços on-line como notícias, email, redes sociais, partilha de fotografias e de vídeos podem ser estudados e caraterizados através da análise estatística do tráfego gerado pela utilização de aplicações como jornais on-line, Youtube, Flickr, GMail, Facebook, entre outras. Ao extrair as métricas de tráfego ao nível da camada 2, realizar a decomposição baseada em Wavelets e analisar os escalogramas obtidos, será possível avaliar as diferentes componentes de tempo e de frequência do tráfego analisado. Será então possível definir um perfil de comunicação capaz de descrever o espetro de frequência característico de cada aplicação web. Consequentemente, será possível identificar as aplicações utilizadas pelos diferentes clientes ligados e criar perfis de utilizadores com precisão.