Data representation model for in-depth analysis of network traffic


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This paper proposes a new object model of data for the in-depth analysis of network traffic. In contrast to the model used by most modern network analyzers (for example, Wireshark and Snort), the proposed model supports data stream reassembling with subsequent parsing. The model also provides a convenient universal mechanism for binding parsers, thus making it possible to develop completely independent parsers. Moreover, the proposed model allows processing modified—compressed or encrypted—data. This model forms the basis of the infrastructure for the in-depth analysis of network traffic.

Об авторах

I. Get’man

Institute for System Programming

Автор, ответственный за переписку.
Email: thorin@ispras.ru
Россия, ul. Solzhenitsyna 25, Moscow, 109004

V. Ivannikov

Institute for System Programming; Moscow State University; Moscow Institute of Physics and Technology; National Research University Higher School of Economics

Email: thorin@ispras.ru
Россия, ul. Solzhenitsyna 25, Moscow, 109004; Moscow, 119991; Institutskii per. 9, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141700; ul. Myasnitskaya 20, Moscow, 101000

Yu. Markin

Institute for System Programming

Email: thorin@ispras.ru
Россия, ul. Solzhenitsyna 25, Moscow, 109004

V. Padaryan

Institute for System Programming; Moscow State University

Email: thorin@ispras.ru
Россия, ul. Solzhenitsyna 25, Moscow, 109004; Moscow, 119991

A. Tikhonov

Institute for System Programming

Email: thorin@ispras.ru
Россия, ul. Solzhenitsyna 25, Moscow, 109004

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).