論文の概要: Estimating the Number of HTTP/3 Responses in QUIC Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06140v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 15:40:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 11:00:50.258807
- Title: Estimating the Number of HTTP/3 Responses in QUIC Using Deep Learning
- Title(参考訳): ディープラーニングを用いたQUICにおけるHTTP/3応答数の推定
- Authors: Barak Gahtan, Robert J. Shahla, Reuven Cohen, Alex M. Bronstein,
- Abstract要約: 本稿では、所定のQUIC接続におけるHTTP/3応答数をオブザーバによって推定する新しい方法を提案する。
提案手法はQUIC接続トレースを一連の画像に変換し,機械学習(ML)モデルを用いて応答数を予測する。
このスキームは、既知のWebサーバ設定と未知のWebサーバ設定の両方において、最大97%の累積精度と、未知のQUICトレースにおけるレスポンスの総数を推定する92%の精度を達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.795761092358769
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: QUIC, a new and increasingly used transport protocol, enhances TCP by providing better security, performance, and features like stream multiplexing. These features, however, also impose challenges for network middle-boxes that need to monitor and analyze web traffic. This paper proposes a novel solution for estimating the number of HTTP/3 responses in a given QUIC connection by an observer. This estimation reveals server behavior, client-server interactions, and data transmission efficiency, which is crucial for various applications such as designing a load balancing solution and detecting HTTP/3 flood attacks. The proposed scheme transforms QUIC connection traces into a sequence of images and trains machine learning (ML) models to predict the number of responses. Then, by aggregating images of a QUIC connection, an observer can estimate the total number of responses. As the problem is formulated as a discrete regression problem, we introduce a dedicated loss function. The proposed scheme is evaluated on a dataset of over seven million images, generated from $100,000$ traces collected from over $44,000$ websites over a four-month period, from various vantage points. The scheme achieves up to 97\% cumulative accuracy in both known and unknown web server settings and 92\% accuracy in estimating the total number of responses in unseen QUIC traces.
- 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、より優れたセキュリティ、パフォーマンス、ストリーム多重化のような機能を提供することでTCPを強化する。
しかしこれらの機能は、Webトラフィックの監視と分析を必要とするネットワークミドルボックスにも課題を課している。
本稿では、所定のQUIC接続におけるHTTP/3応答数をオブザーバによって推定する新しい方法を提案する。
この推定では、サーバの振る舞い、クライアントとサーバのインタラクション、データ転送の効率が明らかになり、これはロードバランシングソリューションの設計やHTTP/3の洪水攻撃の検出など、さまざまなアプリケーションにとって不可欠である。
提案手法はQUIC接続トレースを一連の画像に変換し,機械学習(ML)モデルを用いて応答数を予測する。
そして、QUIC接続の画像を集約することにより、オブザーバはレスポンスの総数を推定することができる。
この問題は離散回帰問題として定式化されるので、専用損失関数を導入する。
提案手法は,4ヶ月間に44,000ドル以上のウェブサイトから収集された10万ドル以上のトレースから得られた700万以上の画像のデータセットに基づいて評価される。
このスキームは、既知のWebサーバ設定と未知のWebサーバ設定の両方において最大97 %の累積精度と、未知のQUICトレースにおけるレスポンスの総数の推定における92 %の精度を達成する。
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