Detekce WireGuard provozu pomocí Active Learning

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá problematikou detekce šifrovaného provozu protokolu WireGuard, který se používá pro šifrované VPN spojení. K detekci je využit framework Active Learning Framework, který využívá výhod strojového učení a který je vylepšen o obecný modul Anotátor. Využitím tohoto frameworku vznikne jednoduchá datová sada pro natrénování modelu. Vedlejším cílem práce je vytvořit takový modul Anotátor, který půjde snadno upravit i na jiné protokoly. V první části je čtenář seznámen s principy monitorování sítí a protokolem WireGuard. V dalších částech pak návrhem a implementací. Na konci je vyhodnocena výkonnost a přesnost detekce. Výkonost klasifikace dosahuje v mnoha případech až 95%.

This bachelor's thesis deals with the detection of encrypted traffic of the WireGuard protocol, which is used for encrypted VPN connections. This protocol is only few years old and is rapidly growing in popularity. The ALF framework is used for detection which takes advantage of machine learning and is improved by the universal Annotator module. In the first part, the reader is introduced to the principles of network monitoring and the WireGuard protocol. In the next parts is the proposal and implementation. At the end, the performance and accuracy of the detection is evaluated. Classification efficiency reaches up to 95% in some cases.