Анализ подходов к фильтрации трафика и эффективность применения черных и белых списков

Аннотация

Одним из самых распространённых методов автоматизированного определения типа контента во входящем трафике и его ограничения является система черных и белых списков. Черные и белые списки представляют собой набор «надежных» или «ненадежных» правил классификации данных внутри пакетов информации, по которым фильтруется нежелательный контент. Объектом исследования является имеющийся трафик, который будет разделен на две группы в виде «True-трафика» и «False-трафика». По составленным черным и белым спискам определяется количество срабатываний каждой единицы трафика, по этим данным дана оценка такому подходу к анализу. На созданной испытательной площадке для исследования задач контент-фильтрации выявили, что при соответствии списку блокируемых сигнатур количество верных блокировок имеет высокие положительные показатели, а количество ложных срабатываний приближено к нулю, при VPN-соединении и запуске прокси-сервера можно обойти контент-фильтрацию, при переносе ресурса на другой URL-блокировка не происходит.