論文の概要: Exploring QUIC Dynamics: A Large-Scale Dataset for Encrypted Traffic Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03728v2
- Date: Thu, 7 Nov 2024 17:19:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:50:01.726017
- Title: Exploring QUIC Dynamics: A Large-Scale Dataset for Encrypted Traffic Analysis
- Title（参考訳）: QUIC Dynamics: 暗号化トラフィック分析のための大規模データセット
- Authors: Barak Gahtan, Robert J. Shahla, Alex M. Bronstein, Reuven Cohen,
- Abstract要約: 44,000以上のWebサイト(URL)から10万以上のQUICトレースからなるラベル付きデータセットであるVisQUICを紹介した。
これらのトレースは、ウィンドウ長、ピクセル解像度、正規化、ラベルのパラメータを持つ700万以上の画像を生成する基盤を提供する。
データセットの可能性を説明するために、所定のQUIC内のHTTP/3レスポンス/リクエストペア数を推定するオブザーバのユースケース例を紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.795761092358769
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: QUIC, a new and increasingly used transport protocol, addresses and resolves the limitations of TCP by offering improved security, performance, and features such as stream multiplexing and connection migration. These features, however, also present challenges for network operators who need to monitor and analyze web traffic. In this paper, we introduce VisQUIC, a labeled dataset comprising over 100,000 QUIC traces from more than 44,000 websites (URLs), collected over a four-month period. These traces provide the foundation for generating more than seven million images, with configurable parameters of window length, pixel resolution, normalization, and labels. These images enable an observer looking at the interactions between a client and a server to analyze and gain insights about QUIC encrypted connections. To illustrate the dataset's potential, we offer a use-case example of an observer estimating the number of HTTP/3 responses/requests pairs in a given QUIC, which can reveal server behavior, client--server interactions, and the load imposed by an observed connection. We formulate the problem as a discrete regression problem, train a machine learning (ML) model for it, and then evaluate it using the proposed dataset on an example use case.
- Abstract（参考訳）: QUICは、新しい、そしてますます使われるトランスポートプロトコルであり、セキュリティ、パフォーマンス、ストリーム多重化やコネクションマイグレーションといった機能の改善によってTCPの制限に対処し、解決する。
しかし、これらの機能は、Webトラフィックを監視し、分析する必要があるネットワークオペレーターにとっての課題でもある。
本稿では,44000以上のWebサイト(URL)から10万以上のQUICトレースからなるラベル付きデータセットVisQUICを紹介する。
これらのトレースは、ウィンドウ長、ピクセル解像度、正規化、ラベルの設定可能なパラメータを含む700万以上の画像を生成する基盤を提供する。
これらの画像は、クライアントとサーバ間のインタラクションを見て、QUIC暗号化接続に関する洞察を得ることを可能にする。
データセットの可能性を説明するために、所定のQUIC内のHTTP/3レスポンス/リクエストペア数を推定するオブザーバのユースケース例を紹介します。
この問題を離散回帰問題として定式化し、機械学習(ML)モデルをトレーニングし、サンプルユースケースで提案したデータセットを用いて評価する。
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