[ca] La inspecció de continguts que circulen per Internet, també coneguda com Deep Packet Inspection (DPI), és la principal tecnologia utilitzada per a la classificació de trànsit i recerca d'anomalies, per la seva fiabilitat i precisió. Durant els últims anys, l'evolució a Internet ha donat lloc a una profunda incursió de DPI i diverses aplicacions basades en aquesta en molts escenaris. L'augment exponencial d'ample de banda a Internet ha fet l'anàlisi on-line una tasca molt exigent. Aquesta tecnologia té la funció de fer front a grans quantitats de dades en temps real, la qual cosa suposa un gran repte. Per aconseguir aquesta tasca, cal optimitzar el procés involucrat, la qual cosa implica no només un ús eficient de software sinó també aprofitar els elements hardware. Per això, tant la comunitat científica com la privada s'han interessat en els últims anys en l'optimització d'aquest camp en diversos aspectes (e.g. recerca de patrons o arquitectures hardware específiques). Indagant en aquest assumpte, és important tenir en compte l'ús de memòria, ja que no és un recurs il·limitat. Per dur a terme una correcta anàlisi del trànsit, DPI utilitza diversos paràmetres que han de ser emmagatzemats mentre que les connexions o fluxos estan actius. Per tant, per tal de millorar aquest procés, cal saber quin és el temps esperat perquè un flux finalitzi i eliminar la seva informació en memòria. Per això, aquest projecte té com a objectiu realitzar una anàlisi empírica sobre trànsit real d'Internet. Per tal d'obtenir resultats representatius, han estat analitzades dues traces completament diferents, una capturada en el nucli d'un gran ISP i l'altra en l'àmbit d'un operador de mòbil, prop de la vora de la xarxa. Això aporta més fiabilitat als resultats i serveix per caracteritzar aquests dos escenaris. S'han estudiat un ampli conjunt de paràmetres. Encara que molts d'ells no estan directament relacionats amb l'objectiu final, proporcionen una caracterització del comportament del trànsit. Resultats com la proporció de trànsit per grups, els acrshort rtt, el temps entre paquets o les estadístiques de la manera de finalització s'exposen i s'analitzen breument, obtenint alguns resultats interessants. Encara que hi ha alguns treballs que abasten temes específics exposats aquí, aquest treball és, per al coneixement de l'autor, únic al camp de classificar el trànsit per grups de protocols. Amb base a aquests resultats, i com a objectiu principal d'aquest treball, s'ha elaborat un exhaustiu estudi de time-outs, tenint en compte el protocol de transport (e.g. TCP o UDP), per grups de protocol i global per a tot el trànsit. Els resultats s'han avaluat amb una eina DPI comercial (PACE de Ipoque). El seu time-out global es pot reduir fins a tres vegades (inicialment establert en 600 segons) sense veure gairebé alterada la detecció, però reduint els requisits de memòria en un 60%. Aquest time-out pot ser fins i tot menor en funció de les característiques de la xarxa. D'altra banda, també s'ha avaluat el time-out per la informació d'abonat. Aquest no és un factor tan crític com time-out de fluxos, però també és útil i coherent optimitzar-ho per tal d'aconseguir un major estalvi de memòria. Amb tot, s'aconsegueix permetre l'estudi de més fluxos i abonats, o que es requereixin menys blocs de memòria, fet que implicaria un estalvi de potència i costos. A més, amb els resultats obtinguts en aquest treball es podria aprofundir en altres aspectes, com la seguretat de la xarxa o el disseny del protocols, per exemple.

[en] The inspection of contents of packets flowing on the Internet, also called Deep Packet Inspection (DPI), is the main technology used for traffic classification and anomaly searching due to its reliability and accuracy. During the last years, the evolution on the Internet has led to a deep incursion in many scenarios of DPI and several applications based on it. The exponential increase in bandwidth on the Internet has made the DPI on-line mode a highly exigent task. This technology has the responsibility of facing large amounts of data in real time, which supposes a big challenge. To achieve this task, it is a must to optimize the process involved on it. This implies not only an efficient software usage but also to exploit the hardware elements. For that reason both the scientific and private community have become interested in recent years in optimizing this technology in several aspects (e.g. searching of patterns or specific hardware architectures). Delving into that topic, it is important to consider the memory usage since it is not an unlimited resource. To properly carry out an analysis of the traffic, DPI uses several parameters which have to be stored while the connections or flows are alive. Thus, in order to improve this process, it is necessary to know what is the expected time-out for a flow to finish and therefore delete its related information from memory. Hence, to achieve this purpose, this MSc Thesis is aimed to perform an empirical analysis of real Internet traffic. In order to obtain representative results two completely different traces have been analysed, one captured in the core of a big ISP network and the other in a mobile operator scenario, near the edge. It brings not only more reliability to the results, but also serves to characterize these two very different scenarios. From that samples, a broad set of parameters have been found out. Although many of them are not directly related with the final target, they provide a comprehensive characterization of real traffic behaviour. Results like the proportion of traffic classified by groups, the RTT, the time between packets or the finalization statistics are exposed and briefly analysed, obtaining some interesting results from them. Although there are some studies covering specific issues exposed here, this work is, to the knowledge of the author, unique in the field of profiling the traffic by protocol groups. Based on these results, and as a main purpose of this work, it has been exhaustively elaborated a time-out study considering the transport protocol (i.e. TCP and UDP) by protocol group and globally for all the traffic. From that results it has been proven over a commercial DPI tool (the Ipoque's PACE engine) that their standard global time-out can be reduced up to three times (initially was set up at 600 seconds) without almost affecting the detection rate and effort, but reducing the memory requirements by 60%. This time-out can be even lower depending on the network characteristics. Moreover, it has also been evaluated the timeout for the subscriber information. It is not as critical as the flow one, but it is also worthy and coherent to optimize this value in order to achieve a better memory saving. Altogether, it has the benefits of allowing more flows and subscribers to be studied, or requiring less memory blocks, which would imply power and cost saving. In addition, with the results obtained from this MSc Thesis further work could be developed in several fields, like network security or protocol design, for instance.