Ein neuer Ansatz zur Netzwerkverkehrsanalyse

Die Analyse von Netzwerkverkehr ist wichtig, um Online-Informationen zu verwalten und zu sichern. Viele nutzen dafür komplexe Machine Learning (ML) Modelle, um das Ganze zu verbessern. Aber mit dem Wachstum der Daten im Internet und dem Anstieg der Verschlüsselung kann es echt schwierig sein, Netzwerkverkehr schnell zu analysieren. Manchmal fliesst die Datenmenge schneller, als die Modelle arbeiten können.

In diesem Artikel stellen wir eine neue Lösung vor, die darauf abzielt, Verzögerungen bei der Analyse von Netzwerkverkehr zu reduzieren. Unser Ansatz wählt sorgfältig aus, wie viele Daten (oder Pakete) wir uns anschauen und welche Modelle wir für verschiedene Datentypen einsetzen. Indem wir Geschwindigkeit, Service-Rate und Genauigkeit ausbalancieren, streben wir nach besserer Leistung.

#Hintergrund

Datengetriebene Modelle aus dem Machine Learning können die Aufgaben der Netzwerkverkehrsanalyse erheblich verbessern, wie z.B. das Identifizieren von Diensten und das Erkennen von Eindringlingen. Dafür ist es wichtig, den Netzwerkverkehr schnell in Kategorien einzuteilen. Zum Beispiel müssen Dienste erkannt und die Qualitätserfahrung (QoE) in Echtzeit kontrolliert werden, wobei das Ziel darin besteht, die Latenz unter 50 Millisekunden zu halten.

Obwohl Machine Learning Methoden sich als genauer erwiesen haben als traditionelle Methoden – wie die Verwendung von TCP/UDP Portnummern – ist es eine echte Herausforderung, sie in Echtzeit einzusetzen. Das Modell muss die Datenströme schnell analysieren oder viele Ströme parallel verarbeiten. Es ist ein ständiger Balanceakt zwischen schneller Ergebniserzielung und der Beibehaltung von Genauigkeit.

#Netzwerkklassifikations-Workflow

Schauen wir uns einen typischen Workflow zur Netzwerkklassifikation an. Zuerst erfassen und segmentieren wir die Netzwerkströme (Datenaufnahme). Dann wandeln wir diese Ströme in numerische Merkmale um (Features). Diese Merkmale werden dann vom Modell verwendet, um Klassifikationsergebnisse zu generieren (Inference). Der Inference-Schritt ist oft der Hauptengpass im Prozess.

Verschiedene Techniken, wie Modellpruning und Datenkompression, können die Zeit für die Inferenz reduzieren. Aber einfach nur diese Schritte schneller zu machen, könnte das Problem nicht komplett lösen, da die anfängliche Datenaufnahme erhebliche Verzögerungen verursachen kann. Das System muss Ströme klassifizieren, solange sie noch aktiv sind, damit die Antworten sofort erfolgen können – wie zum Beispiel das Ändern von Prioritäten für bestimmte Ströme oder das Stoppen von schlechtem Verkehr.

#Fast-Slow Modellarchitektur

Wenn wir den Verkehr analysieren, merken wir, dass nicht alle Ströme die gleiche Menge an Informationen zur Klassifikation benötigen. Zum Beispiel könnte ein Paket für eine einfache Webanfrage ausreichen, während komplexere Ströme zusätzliche Daten benötigen, um genau analysiert zu werden. Um dies zu nutzen, schlagen wir eine Fast-Slow Modellarchitektur vor.

In dieser Architektur verwenden wir schnellere Modelle, die schnelle aber weniger genaue Vorhersagen liefern können. Diese schnellen Modelle bewerten zuerst den eingehenden Verkehr. Wenn das schnelle Modell sich bei einer Vorhersage unsicher ist, wird der Strom an ein langsameres, genaueres Modell zur detaillierteren Analyse weitergeleitet. Dieser Ansatz hilft, das Bedürfnis nach Geschwindigkeit mit dem Bedürfnis nach Genauigkeit auszubalancieren.

#Verkehrszuweisungsalgorithmus

Es ist nicht immer effizient, alle Anfragen an das langsame Modell zu senden. Dadurch kann die Gesamtleistung negativ beeinflusst werden. Das schnelle Modell kann schnell Vorhersagen für viele Ströme treffen. Basierend auf seinen Ausgaben brauchen wir einen cleveren Weg, um zu entscheiden, welche Ströme eine weitere Verarbeitung durch das langsamere Modell benötigen.

Wir führen einen Zuweisungsmechanismus ein, der die Wahrscheinlichkeit gewichtet, dass die Vorhersagen des schnellen Modells korrekt sind. Dieser Prozess sorgt dafür, dass nur die Ströme, die wirklich eine gründlichere Untersuchung benötigen, an das langsame Modell gesendet werden. Im Grunde genommen zielen wir darauf ab, die Effizienz zu maximieren und gleichzeitig die Genauigkeit zu verbessern.

#Systemarchitektur

Um die Fast-Slow Architektur zu unterstützen, müssen wir den Zustand des Datenverkehrs effektiv verwalten. Unser System erfasst Netzwerkpakete in Echtzeit und transformiert sie in eine standardisierte Darstellung, die als nPrint bekannt ist. Diese Methode ermöglicht eine effiziente Klassifikation mit hochdimensionalen Merkmalsvektoren.

Wenn eine neue Anfrage eintrifft, extrahiert das System relevante Merkmale und leitet sie in die passende Verarbeitungsqueue. Wir nutzen intelligentes Queue-Management, um sicherzustellen, dass keine wichtigen Daten verloren gehen oder übermässig verzögert werden. Im Laufe der Zeit, während die Ströme eintreffen, passt sich unser System an, um sie so zu verwalten, dass die Leistung verbessert wird.

#Skalierbarkeit und Parallelismus

Das System ist für die parallele Verarbeitung über verschiedene Hardware-Setups hinweg ausgelegt. Durch die Abstraktion der Verarbeitungsaufgaben können wir mehrere Anfragen gleichzeitig verwalten. Diese Flexibilität ist besonders wichtig, wenn es darum geht, grosse Mengen an Netzwerkverkehr zu bewältigen.

Selbst wenn mehrere Verbraucher involviert sind, hat das System einen Mechanismus, um basierend auf den aktuellen Anforderungen nach oben oder unten zu skalieren. Dies ermöglicht eine effiziente Handhabung grosser Ströme und hilft, Verzögerungen während der Stosszeiten zu reduzieren.

#Evaluierung

Um zu bewerten, wie gut das Fast-Slow Modell funktioniert, haben wir Experimente mit realen Datensätzen durchgeführt. Wir haben uns verschiedene Aufgaben angeschaut, wie Dienstanerkennung, Geräteidentifikation und Messung der Qualitätserfahrung für Videoanwendungen.

In jedem Fall haben wir unser System mit traditionellen Ansätzen verglichen. Wir haben festgestellt, dass die Fast-Slow Architektur die Service-Rate steigert – das bedeutet, dass sie mehr Ströme pro Sekunde verarbeiten kann – während die Latenzen viel niedriger bleiben als bei traditionellen Modellen.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigen, dass wir durch die Nutzung des Fast-Slow Modells eine signifikante Beschleunigung bei der Klassifizierung von Netzwerkströmen erreichen können. Die Architektur ermöglicht es uns, eine hohe Anzahl von Strömen pro Sekunde zu bedienen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Zum Beispiel haben wir in unseren Tests eine Service-Rate von über 48,5k neuen Strömen pro Sekunde erreicht, während wir eine niedrige Fehlerrate für nicht klassifizierte Ströme aufrechterhalten konnten. Die mittlere Latenz bei der Verarbeitung dieser Ströme wurde drastisch reduziert, was die Effizienz unseres Ansatzes zeigt.

#Fazit

Die in diesem Artikel vorgestellte Fast-Slow Modellarchitektur ist ein bedeutender Fortschritt in der Analyse von Netzwerkverkehr. Durch die strategische Zuweisung von Strömen an verschiedene Modelle verbessern wir die Leistung und reduzieren Zeitverzögerungen. Unsere Lösung ist in der Lage, die Flussraten zu bewältigen, die in grossen Stadtnetzwerken vorkommen, und hebt ihr Potenzial für Echtzeitanwendungen hervor.

Zukünftige Arbeiten könnten die Anpassung dieser Techniken an andere Bereiche weiter erkunden, einschliesslich der Echtzeitanalyse von Videos und Edge-Computing-Systemen. Die anpassungsfähige Natur unserer Architektur eröffnet viele Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz in verschiedenen Machine Learning Aufgaben.