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Theses Year : 2023

Automated network packet traces analysis methods for fault recognition and TCP flavor identification

Méthodes automatisées d’analyse des traces de paquets réseau pour la reconnaissance des anomalies et l’identification des variantes TCP

Abstract

In recent years, the field of network troubleshooting has garnered significant attention from researchers due to the complexity and importance of this task. The work presented in this thesis focuses on automating network troubleshooting using performance metrics extracted from packet captures. The first contribution of this thesis lies in extracting features to identify the root cause of an anomaly by analyzing TCP packet traces with bad performance. We have categorized four frequently observed causes of degradation: transmission problems, congestion problems, jitter problems, and application-limited problems. The second contribution of this thesis involves developing an automated method to detect the moment of exiting the Slow-Start state. The significance of this method lies in saving valuable time in the analysis of network degradation, as the Slow-Start state serves as a key indicator for fault diagnosis. The third contribution of this thesis revolves around identifying the BBR congestion control algorithm. The primary goal of our approach is to detect whether packet pacing is employed in a TCP connection. This method relies on modeling the distribution of inter-packet duration during the Slow-Start state. The objective is to distinguish unimodal distributions of inter-packet intervals in the case of BBR compared to mixed two component distributions in the case of CUBIC.
Ces dernières années, le domaine du dépannage réseau a suscité un intérêt particulier de la part des chercheurs en raison de la complexité et de l’importance de cette tâche. Le travail présenté dans cette thèse se concentre sur l’automatisation du dépannage réseau à l’aide de mesures de performance extraites des captures de paquets. La première contribution de cette thèse réside dans l’extraction de caractéristiques permettant d’identifier la cause fondamentale d’une anomalie en analysant des traces de paquets TCP montrant des connexions médiocres. Nous avons classé quatre causes de dégradation fréquemment observées : les problèmes de transmission, les problèmes de congestion, les problèmes de gigue et les limitations d’application. La deuxième contribution de cette thèse réside dans le développement d’une méthode automatisée pour détecter l’instant de sortie de l’état Slow-Start. L’importance de cette méthode réside dans le gain de temps précieux dans l’analyse des problèmes réseau, étant donné que l’état Slow-Start est un indicateur clé pour le diagnostic des défauts. La troisième contribution de cette thèse consiste en l’identification de l’algorithme de contrôle de congestion BBR. L’objectif principal est de détecter si un contrôle de l’envoi des paquets (’pacing’) est utilisé dans une connexion TCP. Cette méthode repose sur la modélisation de la distribution de la durée de l’inter-paquet pendant l’état Slow-Start. L’objectif est de reconnaître les distributions monomodales de l’inter-paquet dans le cas de BBR par rapport aux distributions à deux composantes mélangées dans le cas de CUBIC.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-04452084 , version 1 (12-02-2024)

Identifiers

  • HAL Id : tel-04452084 , version 1

Cite

Ziad Tlaiss. Automated network packet traces analysis methods for fault recognition and TCP flavor identification. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, 2023. English. ⟨NNT : 2023IMTA0384⟩. ⟨tel-04452084⟩
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