Detector de covert timing channels basat en machine learning

Abstract

L'objectiu principal d'aquest Treball Final de Màster és dissenyar i implementar una eina basada en machine learning per a detectar tràfic de xarxa encobert segons el mecanisme d'alteració de l'ordre de PDU. Amb aquesta motivació, s'ha dissenyat i implementat un mètode no descrit a la literatura que permet ocultar un missatge utilitzant les PDU del protocol RTP per transmetre vídeo i àudio. La funció de distribució del tràfic resultant compleix els criteris per considerar el mètode indetectable segons alguns autors. A partir del conjunt de dades obtingut del tràfic de xarxa tant amb flux no alterat com amb un que porta un missatge ocult, s'extrauen les característiques amb una adaptació del mètode PPD per entrenar el classificador. S'utilitzen les característiques obtingudes per entrenar un classificador que es prova en diferents escenaris amb una capacitat de detecció de missatges curts d'un 95,7%.

The main objective of this Master's Thesis is to design and implement a machine learning-based tool to detect covert network traffic according to the mechanism of alteration of the PDU order. A method not described in the literature that allows a message to be hidden using the RTP protocol PDUs to transmit video and audio has been designed and implemented. The resulting traffic distribution function meets the criteria to consider the method undetectable. From the data set obtained from the network traffic with both unaltered flow and one with a hidden message, the characteristics are extracted with an adaptation of the PPD method to train the classifier. The obtained features are used to train a classifier that is tested in different scenarios with 95,7% detection capacity for short messages.

El objetivo principal de este Trabajo Final de Máster es diseñar e implementar una herramienta basada en machine learning para detectar tráfico de red encubierto según el mecanismo de alteración de la orden de PDU. Con esta motivación, se ha diseñado e implementado un método no descrito a la literatura que permite ocultar un mensaje utilizando las PDU del protocolo RTP para transmitir video y audio. La función de distribución del tráfico resultante cumple los criterios para considerar el método indetectable según algunos autores. A partir del conjunto de datos obtenido del tráfico de red tanto con flujo no alterado como con uno que lleva un mensaje oculto, se extraen las características con una adaptación del método PPD para entrenar el clasificador. Se utilizan las características obtenidas para entrenar un clasificador que se prueba en diferentes escenarios con una capacidad de detección de mensajes cortos de un 95,7%.