Verfahren zur Klassifikation des Verkehrs auf WLAN-Verbindungen

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Drahtlose Heimnetzwerke (WLAN) nach dem Standard IEEE 802.11 ermöglichen die schnelle, bequeme und sichere Installation von Netzwerken in Privathaushalten. Die zunehmende Dichte aktiver Komponenten in benachbarten Netzwerken führt zu störenden Wechselwirkungen. WLAN-Managementsysteme helfen, diese Störungen zu minimieren, indem sie den Stationen ermöglichen, den besten Übertragungskanal zu wählen und die Priorisierungsparameter zu optimieren. Diese Systeme benötigen qualifizierte Informationen über die Netzteilnehmer und deren Applikationen. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Klassifikation des Verkehrs auf Alternativkanälen, um die dynamische Kanalwahl (DFS) zu optimieren. Eine Station beobachtet regelmäßig den Verkehr auf anderen Kanälen, wobei nur Paketgrößen und Zeitstempel zur Verfügung stehen, da der Paketinhalt verschlüsselt ist. Ziel ist es, nachzuweisen, dass diese Informationen ausreichen, um die Verkehrsklasse mit über 95 % Wahrscheinlichkeit korrekt zu ermitteln. Öffentliche Paketmitschnitte sind meist nur für große Netzwerkinfrastrukturen verfügbar, weshalb im HOMEPLANE-Projekt Verkehrsdaten in einem privaten WLAN aufgezeichnet und maschinell vorklassifiziert wurden. Die Verkehrsklassen wurden analysiert und in Merkmalsvektoren umgewandelt. Verschiedene Klassifikatoren wurden trainiert und getestet, wobei gezeigt werden konnte, dass mit dem SVM- und dem k-NN-Klassifikator die erforderliche Zuverlässigkeit errei