Модель абстрактного мережевого пакетного фільтра з можливістю класифікації однорангової взаємодії

Abstract

Використано математичне моделювання, імітаційне моделювання для методу групового врахування аргументів та методи математичної статистики. В роботі перевіряється ефективність запропонованих моделей та методів шляхом підрахунку метрик роботи класифікатора однорангової взаємодії. Поєднання різних підходів при синтезі правил мережевого фільтра дозволяє абстрагуватись від протоколів транспортного рівня, опис правил проводиться у вигляді бінарного дерева, по якому проводиться пошук за приналежністю мережевого пакету до класу однорангової взаємодії. В роботі запропоновано математичну модель абстрактного мережевого пакетного фільтра, що дозволяє проводити гнучку тарифну політику в мережах загального призначення. Під тарифною політикою мається на увазі можливість створення обмежень для ряду користувачів, які створюють найбільші об`єми інформаційних потоків, тим самим впливаючи на інших учасників мережевого сегменту. Встановлення ефективної процедури боротьби з таким явищем дозволить підвищити якість наданих послуг та мінімізує можливість перевищення рівня дозволеної смуги пропускання. Використання абстрактного мережевого фільтру може бути поєднано з системою моніторингу процесу роботи мультисервісної мережі, тим самим забезпечуючи системний підхід у виявленні проблем та порушень політики доступу. Запропонована модель за рахунок комбінаційного поєднання методів дозволяє виявляти однорангову взаємодію з підвищеною точністю. Особливого значення набуває процес створення правил класифікації, можливе використання зовнішніх інструментів, що надають сигнатури взаємодії прикладних додатків. Результати теоретичних досліджень були реалізовані у вигляді окремого програмного модуля системи класифікації для автоматичного визначення параметрів взаємодії додатків в одноранговій мережі. Процес навчання класифікаційної мережі проводиться в автоматичному режимі, чим досягається повна автономність системи.

В работе использовано методы математического моделирования, имитационное моделирование для метода группового учета аргументов и методы математической статистики. Проверка эффективности предложенных моделей и методов производится путем подсчета разнообразных метрик работы классификатора однорангового взаимодействия. Сочетание различных подходов при синтезе правил сетевого фильтра позволяет абстрагироваться от протоколов транспортного уровня, описание правил проводится в виде бинарного дерева, по которому производится поиск с учетом свойств однорангового взаимодействия. В работе предложена математическая модель абстрактного сетевого пакетного фильтра, что позволяет использовать гибкую тарифную политику в сетях общего назначения. Под тарифной политикой имеется ввиду возможность создания ограничений для ряда пользователей, которые создают наибольшие объемы информационных потоков, тем самым влияя на других участников сетевого сегмента. Установление эффективной процедуры борьбы с таким явлением позволит повысить качество предоставляемых услуг и минимизирует возможность превышения уровня разрешенной полосы пропускания. Использование абстрактного сетевого фильтра может быть объединено с системой мониторинга процесса работы мультисервисной сети, тем самым обеспечивая системный подход в выявлении проблем и нарушений политики доступа. Предложенная модель за счет комбинационного сочетания предложенных методов позволяет идентифицировать одноранговое взаимодействие с повышенной точностью. Особое значение приобретает процесс создания правил фильтра классификации, возможно использование внешних инструментов, предоставляющих сигнатуры взаимодействия прикладных приложений. Результаты теоретических исследований были реализованы в виде отдельного программного модуля системы классификации пакетов для автоматического определения параметров взаимодействия прикладных приложений в одноранговой сети. Процесс обучения классификационной сети производится в автоматическом режиме, чем достигается полная автономность системы.

Develop a mathematical model of an abstract network packet filter with the ability to classify Peer-to-Peer interactions. Used methods of mathematical modeling, simulation modeling for the method of group method of data handling and methods of mathematical statistics. Verification of effectiveness of the proposed models and methods is performed by comparing various metrics of the classifier of peer-to-peer interaction. The combination of different approaches in the synthesis of network filter rules allows us to abstract from the transport layer protocols, the rules are described as a binary tree that is searched for peer-to-peer interaction properties. The paper proposes a mathematical model of an abstract network packet filter, which allows the use of a flexible accounting policy in networks of general purpose. Under the accounting term we meant the possibility of creating restrictions for a number of users who create the largest volumes of information flows, thereby affecting other participants in the network segment. The establishment of an effective procedure to combat this phenomenon will improve the quality of the services provided and minimizes the possibility of exceeding the level of allowed bandwidth. The use of an abstract network filter can be combined with a system for monitoring proper work of a multiservice network, thereby providing a systematic approach in identifying problems and violations of access policies. The proposed model by combination of the reviewed methods allow us to identify peer-to-peer interaction with increased accuracy. Particular importance is vital as the process of creating classification filter rules, permits to use external tools that provide interaction signatures of applications. The results of theoretical studies were implemented as a separate software module of the packet classification system for automatically determining the parameters of interaction between applications in a peer-to-peer network. The learning process of the classification network is carried out automatically, which results in complete autonomy of the system.