Porovnávání jazyků a redukce automatů používaných při filtraci síťového provozu

Abstract

Tato práce se zabývá porovnáváním jazyků automatů a redukcí automatů používaných při monitorování síťového provozu. Je navrženo několik přístupů pro přibližnou redukci automatů (nezachovávající jazyk) a přístup pro porovnávání jejich jazyků. Redukce jsou založeny na podaproximaci jazyka automatu, kdy dochází k odstraňování stavů nebo na nadaproximaci jazyka, kdy dochází k přidávání nových smyček (a odstranění zbytečných stavů později). Navržené metody pro přibližnou redukci a navržená pravděpodobnostní vzdálenost využívají informaci ze síťového provozu. Jsou poskytnuty formální záruky vzhledem k modelu síťového provozu, který je reprezentován pravděpodobnostním automatem. Metody byly implementovány a jejich vlastnosti byly ověřeny na automatech používaných pro filtrování síťového provozu.

The focus of this thesis is the comparison of languages and the reduction of automata used in network traffic monitoring. In this work, several approaches for approximate (language non-preserving) reduction of automata and comparison of their languages are proposed. The reductions are based on either under-approximating the languages of automata by pruning their states, or over-approximating the language by introducing new self-loops (and pruning redundant states later). The proposed approximate reduction methods and the proposed probabilistic distance utilize information from a network traffic. Formal guarantees with respect to a model of network traffic, represented using a probabilistic automaton are provided. The methods were implemented and evaluated on automata used in network traffic filtering.