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【24h】

Skype traffic detection: A decision theory based tool

机译：Skype流量检测：基于决策理论的工具

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The classification of data sessions on the Internet is a crucial issue for Authorities involved in lawful interception. Some Internet Service Providers (ISP) can provide a panel of IP nodes that, tuned to detect specific data patterns, are able to send an alert when a data session in a targeted class is found. Unluckily, several applications generate a bulk of IP traffic not characterized by a recognizable sequence of information segments, except, may be, for some short phases such as setup and release. Whenever such phases are not intercepted, no specific pattern in the IP traffic can help toward semantic recognition and hence statistical pattern recognition is in force. This is actually the case of Skype, the popular application for VoIP communications. In this paper we propose and evaluate a decision theory based system allowing to recognize Skype traffic with the help of an open-source machine learning tool: Weka.
机译：互联网上数据会话的分类对于涉及合法侦听的当局来说是至关重要的问题。某些Internet服务提供商（ISP）可以提供一组IP节点，这些节点经过调整可以检测特定的数据模式，并且能够在找到目标类别中的数据会话时发送警报。不幸的是，除了某些阶段（例如设置和发布），某些应用程序会生成大量IP流量，这些IP流量的特征不是可识别的信息段序列。每当不拦截此类阶段时，IP流量中的任何特定模式都无法帮助语义识别，因此统计模式识别是有效的。实际上，这是VoIP通信的流行应用程序Skype的情况。在本文中，我们提出并评估了一种基于决策理论的系统，该系统可借助开源机器学习工具Weka识别Skype流量。

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