論文の概要: Seqnature: Extracting Network Fingerprints from Packet Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17370v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 21:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 11:08:48.511571
• Title: Seqnature: Extracting Network Fingerprints from Packet Sequences
• Title（参考訳）: Seqnature: パケットシーケンスからネットワーク指紋を抽出する
• Authors: Janus Varmarken, Rahmadi Trimananda, Athina Markopoulou,
• Abstract要約: 本稿では,パケットシーケンスを基本データ単位とする汎用ネットワークフィンガープリントフレームワークSeqnatureを提案する。 我々はSeqnatureの汎用性を5つの異なる指紋認証技術の実装に利用して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.156096092213881
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a general network fingerprinting framework, Seqnature, that uses packet sequences as its basic data unit and that makes it simple to implement any fingerprinting technique that can be formulated as a problem of identifying packet exchanges that consistently occur when the fingerprinted event is triggered. We demonstrate the versatility of Seqnature by using it to implement five different fingerprinting techniques, as special cases of the framework, which broadly fall into two categories: (i) fingerprinting techniques that consider features of each individual packet in a packet sequence, e.g., size and direction; and (ii) fingerprinting techniques that only consider stream-wide features, specifically what Internet endpoints are contacted. We illustrate how Seqnature facilitates comparisons of the relative performance of different fingerprinting techniques by applying the five fingerprinting techniques to datasets from the literature. The results confirm findings in prior work, for example that endpoint information alone is insufficient to differentiate between individual events on Internet of Things devices, but also show that smart TV app fingerprints based exclusively on endpoint information are not as distinct as previously reported.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パケットシーケンスを基本データ単位として使用する汎用ネットワークフィンガープリントフレームワークSeqnatureを提案する。 筆者らはSeqnatureの汎用性を5つの異なるフィンガープリント技術の実装に活用し,フレームワークの特殊な事例として,2つのカテゴリに大別した。 一 パケットシーケンスにおける各パケットの特徴、例えば、サイズ及び方向を考慮に入れた指紋認証技術 (II) ストリーム全体の機能,特にインターネットエンドポイントが接触しているもののみを考慮したフィンガープリント技術。 文献からのデータセットに5つのフィンガープリント技術を適用することにより,Seqnatureが異なるフィンガープリント技術の相対的性能の比較を容易にする方法について述べる。 その結果、例えば、エンドポイント情報だけではIoTデバイス上の個々のイベントを区別できないだけでなく、エンドポイント情報のみに基づくスマートTVアプリの指紋が、以前報告されたように区別されていないことが判明した。

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