WO2025003192A1 - Génération de traces réseau multi-activités - Google Patents

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WO2025003192A1
WO2025003192A1 PCT/EP2024/067908 EP2024067908W WO2025003192A1 WO 2025003192 A1 WO2025003192 A1 WO 2025003192A1 EP 2024067908 W EP2024067908 W EP 2024067908W WO 2025003192 A1 WO2025003192 A1 WO 2025003192A1
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activity network
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network trace
packets
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PCT/EP2024/067908
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Inventor
Ahcene BOUMHAND
Jean-Bernard LEDUBY
Matthieu LIEWIG
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Orange SA
Original Assignee
Orange SA
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/50—Testing arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/535—Tracking the activity of the user

Definitions

  • the invention relates to the field of telecommunications networks.
  • a user can access a wide area telecommunications network, particularly of the IP type, via an access point which may be a home gateway, and/or a mobile telephone of the “Mobile Hotspot” type acting as a network gateway.
  • an access point which may be a home gateway, and/or a mobile telephone of the “Mobile Hotspot” type acting as a network gateway.
  • the access point may in particular be accessible via a wireless connection, such as Wi-Fi.
  • a local Wi-Fi network may thus be created by the access point, in order to allow domestic equipment to communicate with each other, but also to access the IP wide area network, in particular to access services offered by remote service platforms.
  • Digital activities that can be implemented from a user terminal are increasingly numerous, and they relate to increasingly varied applications and may involve different types of action on the part of the user.
  • Digital activities include, but are not limited to, chat or instant messaging, telephone calls via VOIP, for “Voice Protocol Over IP”, video streaming, access to applications, in particular social network applications such as FacebookTM, InstagramTM, YoutubeTM, TwitterTM, etc.
  • Such methods most often exploit the availability of large databases comprising single-activity network traces, identifying data packets with their timestamp values, and corresponding to the implementation of a single digital activity by a user over a given period.
  • databases are known.
  • the ISCXVPN2016 database comprises such single-activity network traces.
  • Such terminals may include a TV decoder of the STB type, for “Set Top Box” in English, a mobile terminal such as a Smartphone or a touch pad, connected objects, such as a connected watch, etc.
  • Such an impossibility is notably due to the absence of large databases grouping together multi-activity network traces.
  • the absence of such databases makes it difficult or even impossible to create models for categorizing datasets into multi-activity categories.
  • the invention provides a solution which does not have the drawbacks of the state of the art.
  • the invention relates to a method for generating at at least one multi-activity network trace, the method comprising generating said at least one multi-activity network trace from at least a first data set and a second data set respectively comprising at least a first single-activity network trace associated with a first digital activity and at least a second single-activity network trace associated with a second digital activity, said at least one multi-activity network trace identifying first packets of said first single-activity network trace and second packets of said second single-activity network trace.
  • the method according to the invention makes it possible to synthesize multi-activity network traces from single-activity network traces.
  • the multi-activity network trace thus generated represents a situation in which a user performs two digital activities simultaneously or alternately, over a given period. Since databases comprising large sets of single-activity network traces are known, it is thus possible to synthesize a database comprising multi-activity network traces.
  • the multi-activity network traces thus generated make it possible to develop models for recognizing/categorizing digital activities, including in multi-activity situations, for example models resulting from machine learning, which allows for better knowledge of the digital activities implemented in a telecommunications network. It is thus made possible to plan new services, prioritize certain services, optimize network resources, improve cybersecurity, etc.
  • the multi-activity network trace generated can be associated with a multi-activity category defined by the first digital activity and by the second digital activity.
  • the generation of said at least one multi-activity network trace can be implemented according to timestamp values of the first packets of said first single-activity network trace and of the second packets of said second single-activity network trace.
  • the method may further comprise forming at least one association of single-activity network traces comprising at least a portion or all of the first single-activity network trace, identifying a first set of first packets among the first packets of the first single-activity network trace, and a portion or all of the second single-activity network trace, identifying a second set of second packets among the second packets of the second single-activity network trace; the at least one multi-activity network trace is generated from the at least one association, based on the first timestamp values of the first packets of the first set and the second timestamp values of the second packets of the second set, the at least one multi-activity network trace identifying the first packets of the first set. set and the second packages of the second set.
  • the method may comprise a temporal alignment of the first single-activity network trace and the second single-activity network trace by modifying the timestamp values of the first packets identified in the first single-activity network trace and/or by modifying the timestamp values of the second packets identified in the second single-activity network trace.
  • Such a step is implemented before the formation of at least one pair of single-activity network traces. It is thus made possible to synthesize at least one multi-activity network trace from single-activity network traces captured at different times or over different periods. It is thus made possible to generate a large number of multi-activity network traces from single-activity network traces.
  • first single-activity network trace and the second single-activity network trace may have different durations, the first single-activity network trace having a duration longer than a duration of the second single-activity network trace, and the temporal alignment may comprise a splitting of the first single-activity network trace into at least a first part of duration as close as possible to a duration of the second single-activity network trace, and a remainder of a given duration, said at least one association of single-activity network traces may comprise a first association formed by the first part resulting from the splitting of the first single-activity network trace and by the whole of the second single-activity network trace, at least one multi-activity network trace may be generated from the first association.
  • the generated multi-activity network trace illustrates a multi-activity situation over its entire duration, not just over a part of the generated multi-activity network trace. It therefore constitutes a better training data for building a model based on a set of flow recognition rules, or for building a flow recognition artificial intelligence model, obtained by machine learning.
  • said at least one association of single-activity network traces may comprise a second association formed by the remainder of the first single-activity network trace and by a portion of the second single-activity trace having the duration as close as possible to the given duration of the remainder, and at least one multi-activity network trace may be generated from the second association.
  • the first single-activity network trace may have a duration at least twice as long as a duration of the second single-activity network trace, the first single-activity network trace may be split into the first part, the remainder and at least one second part of duration as close as possible to a duration of the second single-activity network trace, the second single-activity network trace may be duplicated into at least one copy, said at least one association of single-activity network traces may comprise at least one other association formed by the second part of the first single-activity network trace and said at least one copy of the second single-activity network trace, and at least one multi-activity network trace may be generated from said at least one other association.
  • the first multi-activity network trace can be generated by ordering the first packets of the first set and the second packets of the second set based solely on the first timestamp values of the first packets of the first set and the second timestamp values of the second packets of the second set.
  • the generation of the second multi-activity network trace may comprise the definition of a parameter P identifying a minimum duration for a given activity, and the second multi-activity network trace may comprise at least one alternation of a first subset of first packets of the first set and a second subset of second packets of the second set, each first and second subset having a duration greater than or equal to the minimum duration identified by the parameter P.
  • the parameter P can be fixed, or can be defined randomly or pseudo-randomly in a predetermined range of values for each first subset and each second subset.
  • the generation of multi-activity network traces is configurable according to the invention.
  • the parameter P can be set to different values for different iterations of the method which allows greater variability in the generated multi-activity network traces.
  • the generation of the second multi-activity network trace according to the second fusion technique may further comprise the definition of a parameter D identifying a transition duration between two digital activities, and the second multi-activity network trace may comprise an empty interval between each alternation of a first sub- set to a second subset or from a second subset to a first subset, the empty interval having a duration defined from the parameter D.
  • the second synthesized multi-activity network trace more faithfully represents a situation in which a user alternates between multiple digital activities.
  • the method may be iterated after obtaining multiple first and second single-activity data sets, and the multi-activity network traces may be stored in a database.
  • the invention relates to a module for generating at least one multi-activity network trace comprising:
  • an interface capable of obtaining at least a first data set comprising at least a first single-activity network trace associated with a first digital activity, and of obtaining at least a second data set comprising at least a second single-activity network trace associated with a second digital activity;
  • processor configured to generate at least one multi-activity network trace from the first data set and the second data set, said at least one multi-activity network trace identifying first packets of said first single-activity network trace and second packets of said second single-activity network trace.
  • the invention also relates to a computer program capable of being implemented on a generation module, the program comprising code instructions which, when the program is executed by a processor, carry out the steps of the defined method.
  • Such programs may use any programming language. They may be downloaded from a communications network and/or stored on a computer-readable medium.
  • the invention relates to a data medium on which at least one series of program code instructions has been stored for the execution of the method defined above.
  • the invention relates to a system comprising a defined generation module, and at least one user terminal capable of transmitting and/or receiving said first packets and/or said second packets.
  • FIG 1 illustrates an exemplary environment for implementing the invention according to embodiments.
  • FIG 2 illustrates a plurality of single-activity datasets, each comprising at least one single-activity network trace.
  • FIG 3 is a method of generating a multi-activity network trace according to embodiments of the invention.
  • FIG 4a illustrates an alignment of a first single-activity network trace and a second single-activity network trace, selected when implementing a method for generating at least one multi-activity network trace, according to embodiments of the invention.
  • FIG 4b illustrates a formation of associations of single-activity network traces, when implementing a method for generating at least one multi-activity network trace, according to embodiments of the invention.
  • FIG 5a illustrates a first multi-activity network trace obtained by a first single-activity network trace fusion technique, according to embodiments of the invention.
  • FIG 5b illustrates a second multi-activity network trace obtained by a second single-activity network trace fusion technique, according to embodiments of the invention.
  • FIG 6 illustrates a module for generating at least one multi-activity network trace according to embodiments of the invention.
  • FIG 1 illustrates an exemplary environment for implementing the invention according to embodiments.
  • An extended telecommunications network 100 is capable of allowing the exchange of data packets between various network entities which are described in the following.
  • n being an integer greater than or equal to two in the example represented in Figure 1.
  • No restriction is attached to the integer n which can be equal to several hundreds, or even several thousands, or even several tens or hundreds of thousands.
  • the access points 130.1 to 130.n may be home gateways associated with local wireless access networks, such as Wi-Fi networks, 131.1 to 131.n.
  • user terminals 150.1, 150.2 and 150.n may access digital activity services in the network 100, for example services provided by platforms 121 and 122. Only one terminal has been shown for each access point, but several user terminals may access the network via the same access point. No restrictions are attached to the services provided by the platforms 121 and 122, which may be platforms associated with mobile applications, streaming platforms, or any other service.
  • User terminals 150.1, 150.2 and 150.n of local access networks 131.1 to 131.n can access other types of digital activity services, such as VoIP, chat, mailing, file transfer services, etc.
  • a first database 111 comprises a set of single-activity data sets, each single-activity data set being associated with a digital activity identifier and comprising at least one single-activity network trace identifying data packets exchanged on the telecommunications network by a user of the network during a given period for the implementation of the digital activity.
  • each single-activity data set stored in the first database 111 comprises the single-activity network traces, or the single-activity network trace, of a user for a given digital activity, over a given period.
  • the digital activity may be, but is not limited to, chat or instant messaging, telephone calls via VOIP, for “Voice Protocol Over IP”, video streaming, access to applications, in particular social network applications such as FacebookTM, InstagramTM, YoutubeTM, TwitterTM, etc.
  • Each digital activity implemented by a user over a given period involves the exchange of packets, for example between an access point 130.1-130.n of the user and a platform 121 or 122, generating a network trace which can be recorded by a network entity, for storage in the first database 111, in association with an identifier of the digital activity.
  • the digital activity identifier stored in association with a single-activity dataset.
  • the digital activity identifier may be chosen from a set of predefined digital activity identifiers, comprising strings that uniquely describe each digital activity: “chat”, “file transfer”, “video streaming”, “audio streaming”, “web browsing”, etc.
  • Such a first database 111 grouping together single-activity datasets is well known, and no restrictions are attached to the manner in which such a database 111 is constituted.
  • the ISCXVPN2016 database groups together a large number of single-activity datasets comprising single-activity network traces.
  • Examples of single-activity datasets stored in the first database 111 are presented with reference to FIG. 2, described below. There is no restriction on the number of digital activities for which single-activity datasets are stored in the first database 111, which is any number greater than or equal to 2.
  • the set of single-activity data sets stored in the first database 111 can comprise several hundreds, or even several thousands, or even several tens or hundreds of thousands of single-activity training data sets each comprising one or more single-activity training network traces.
  • Single-activity network traces typically include one or more of the following information: duration of the single-activity network trace, size of each data packet exchanged, date of sending/receiving of each packet exchanged also called a timestamp value, number of packets in the single-activity network trace, a source identifier such as a source port number and a source IP address, a destination identifier, such as a destination port number and a destination IP address.
  • Each packet can be identified by the timestamp value and by the size of the packet.
  • a single-activity network trace corresponds to all the packets exchanged on the network during the performance of a single digital activity over a given time range from or to an access point 130.1 to 130.n of a user.
  • the packets exchanged can be indicated in sequence in the single-activity network trace.
  • a single-activity dataset may include a single-activity network trace, or multiple single-activity network traces, for example all single-activity network traces for a given day for traffic that concerns a given user.
  • the user may notably be identified by a network identifier of his access point 130.1 to 130.2.
  • the single-activity datasets of the set are varied, that is to say that the set of single-activity datasets includes a large number of single-activity datasets for each of the predefined digital activities, and that within each category, the datasets differ from each other, by the duration of the network traces, by the users concerned, by the time slots concerned, etc.
  • a second database 112 can be generated by a generation module 110 capable of generating at least one multi-activity network trace from at least two single-activity data sets each comprising a single-activity network trace.
  • the multi-activity network traces thus generated are stored in the second database 112.
  • Multi-activity network trace generation is detailed with reference to Figure 3 in the following.
  • Figure 2 illustrates a plurality of single-activity data sets each comprising at least one single-activity network trace, the plurality being able to be stored in the first database 111 described above.
  • Each single-activity data set may correspond to a given digital activity of a given user, or of a set of users using a given access point 130.1-130.n, over a given period T, for example over a given day, and may comprise one or more single-activity network traces for the given digital activity.
  • the first database 111 comprises such pluralities of single-activity data sets for several periods T, for example for several days, and for several users, for several digital activities and/or for several access point identifiers 130.1-130.n.
  • the plurality of single-activity datasets of Figure 2 include a first single-activity dataset 140.1, a second single-activity dataset 140.2, and a third single-activity dataset 140.3.
  • the plurality of single-activity data sets of FIG. 2 relate to the user of the first access point 130.1 for a period T corresponding to a given day.
  • the first single-activity data set 140.1 may correspond to a first digital activity, for example video streaming
  • the second single-activity data set 140.2 may correspond to a second digital activity, for example chatting
  • the third single-activity data set 140.3 may correspond to a third digital activity, for example file transfer.
  • the first single-activity data set 140.1 comprises a first network trace 141.10 identifying first packets exchanged over a period of several minutes, or even several hours.
  • the first trace 141.10 may for example correspond to the viewing of a film in streaming, over a period of more than one hour for example.
  • the first single-activity data set 140.1 is thus associated in the first database 111 with the digital activity identifier “video streaming”.
  • the second single-activity data set 140.2 comprises several second single-activity network traces 141.20, 141.21, 141.22 and 141.23, each identifying the second data packets exchanged over a shorter period than the first single-activity network trace 141.10, for example over a few seconds or a minute. Each second network trace corresponds to the sending/receiving of messages on an instant messaging service.
  • the second single-activity data set 140.2 is thus associated in the first database 111 with the digital activity identifier “chat”.
  • the second network traces 141.20 to 141.23 may have different or identical durations.
  • the third single-activity data set 140.3 comprises a third single-activity network trace 141.30 identifying third data packets exchanged over a shorter period than the first trace 141.10, for example over a few seconds or a few minutes.
  • the third network trace 141.30 corresponds to the reception of data packets during the downloading of a file, by a protocol of the FTP type in particular, for “File Transfer Protocol” in English.
  • the third network trace 141.30 although of a duration of the same order of magnitude as the duration of each second single-activity network trace 141.20-141.23, may comprise a number of third packets significantly greater than the number of second packets in each second trace 141.20-141.23.
  • two single-activity network traces of similar durations may identify significantly different numbers of packets, which may differ by one or more orders of magnitude.
  • the single-activity network traces do not necessarily include the packets exchanged, but identify the packets exchanged by one or more of the following information: timestamp value of each packet or timestamp, size of each packet, source port number, destination port number, source IP address, destination IP address.
  • a packet can be identified by the timestamp value and by the size of the packet.
  • the single-activity network trace can further include the number of packets. Each packet can further correspond to a given index in a single-activity network trace, the consecutively exchanged packets having consecutive indices.
  • Figure 3 is a diagram illustrating the steps of a method for generating at least one multi-activity network trace, according to embodiments of the invention.
  • the steps of the generation method of FIG. 3 can be implemented in the generation module 110 described with reference to FIG. 1, which can be integrated into any hardware entity having access to the first database comprising the single-activity data sets.
  • the generation module 110 implements each of the steps of the generation method, by way of illustration.
  • the generation module 110 can be a server, a communication terminal or a network access point such as a gateway for example. More generally, the generation module comprises any entity having computing capabilities and a memory allowing the implementation of the steps described in the following.
  • the generation module 110 obtains a first single-activity data set associated with a first digital activity, and comprising at least a first single-activity network trace identifying first packets exchanged on the network 100 and corresponding to the first digital activity.
  • the first single-activity data set obtained in step 300 is the first single-activity data set 141.1 illustrated in reference to Figure 2.
  • the first single-activity data set of step 300 is not limited to a first single-activity data set corresponding to a digital activity of the video streaming type.
  • the first single-activity data set can be obtained by consulting the first database 111.
  • the generation module 110 obtains a second single-activity data set associated with a second digital activity, different from the first digital activity, and comprising at least one second single-activity network trace identifying second packets exchanged on the network 100 and corresponding to the second digital activity.
  • the second single-activity data set obtained in step 301 is the second single-activity data set 141.2 illustrated with reference to FIG. 2.
  • the second single-activity data set of step 301 is not limited to a second single-activity data set corresponding to a digital activity of the instant messaging/chat type.
  • the generation module 110 selects a first combination of a first single-activity network trace from the first single-activity data set and a second single-activity network trace from the second single-activity data set.
  • the first single-activity data set 140.1 comprises a single first network trace 141.10, so the generation module 110 selects the single first network trace 141.10.
  • the second single-activity data set 140.2 comprises four second network traces 141.20 to 141.23, so four distinct combinations can be obtained with the single first network trace 141.10.
  • the generation module 110 selects one of them, for example the second network trace 141.20 arriving first in the sequence of second network traces 141.20-141.23.
  • the first combination is therefore made up of the first single-activity network trace 141.10 and the second single-activity network trace 141.20.
  • multi-activity network traces are generated from the combination of two single-activity network traces.
  • the invention also covers the generation of multi-activity network traces from the combination of three single-activity network traces, or more than three single-activity network traces.
  • the generation module 110 aligns the first single-activity network trace 141.10 with the second single-activity network trace 141.20, selected in the first combination.
  • Such an alignment consists in modifying the timestamp of the first packets of the first single-activity trace 141.10 and/or the timestamp of the second packets of the second single-activity network trace 141.20, so that the shortest trace among the first and second single-activity network traces 141.10 and 141.20 is temporally included in the longest single-activity network trace.
  • the longest single-activity network trace long is the first single-activity network trace 141.10.
  • the timestamp values of the first and/or second packets may be modified so that the first single-activity network trace 141.10 and the second single-activity network trace 141.20 start at the same time, i.e., the first packet with the lowest timestamp value of the selected first single-activity network trace 141.10 has the same timestamp value as the second packet with the lowest timestamp value of the selected second single-activity network trace 141.20.
  • the timestamp values of the first and/or second packets may be modified such that the first single-activity network trace 141.10 and the second single-activity network trace 141.20 end at the same time, i.e., the first packet having the highest timestamp value of the first single-activity network trace 141.10 has the same timestamp value as the second packet having the highest timestamp value of the second single-activity network trace.
  • the alignment may include adding a fixed value to the timestamp values of the first packets, or to the timestamp values of the second packets, such that the shortest selected single-activity network trace is temporally included within the longest selected single-activity network trace.
  • FIG. 4a The result of such an alignment is shown in Figure 4a.
  • the alignment allows the first selected single-activity network trace 141.10 to start at the same time as the second selected single-activity network trace 141.20.
  • This example is considered in the following for illustrative purposes only.
  • the generation module 110 forms at least one association of single-activity network traces from the first aligned network trace 141.10 and the second aligned network trace 141.20.
  • said at least one association of single-activity network traces comprises network traces of the same duration.
  • the associations are pairs, i.e. each association comprises two single-activity network traces.
  • an association of single-activity network traces according to the invention may comprise strictly more than two single-activity network traces. It is then made possible to generate multi-activity network traces from more than two single-activity network traces.
  • each association therefore corresponds to the association mentioned above, in the particular embodiment in which each association comprises two single-activity network traces.
  • N is the integer part of the ratio of the duration of the longest single-activity network trace to the duration of the shortest single-activity network trace
  • N+l pairs of traces network traces can be created from the first selected 141.10 network trace and the second selected 141.20 network trace, and aligned.
  • Figure 4b illustrates an example of forming associations, including pairs, of single-activity network traces, each pair comprising a single-activity network trace comprising a portion or all of the first single-activity network trace 141.10 and a network trace comprising a portion or all of the second single-activity network trace 141.20.
  • the pair comprises a single-activity network trace identifying a first set of first packets among the first packets of the first single-activity network trace 141.10, and a single-activity network trace identifying a second set of second packets among the second packets of the second single-activity network trace 141.20.
  • the first single-activity network trace 141.10 which is the longest, is decomposed into four parts, comprising a first part 141.101, a second part
  • 141.102 a third part 141.103, of duration equal to the duration of the second single-activity network trace, and a fourth part 141.104 which is a remainder of the first single-activity network trace 141.10 when the first, second and third parts 141.101 to 141.103 have been obtained.
  • the first packets identified by the information described above, including timestamp values, are thus distributed between parts 141.101 to 141.103 and the remainder 141.104.
  • the second single-activity network trace 141.20 can be duplicated into a first copy 141.20’ and into a second copy 141.20”.
  • the timestamp values of the second packets identified in the first copy 141.20’ are incremented so that the first copy 141.20’ is aligned with the second part
  • the timestamp values of the second packets identified in the second copy 141.20” are incremented so that the second copy 141.20” is aligned with the third part 141.103.
  • a third copy 141.20’” of a portion of the second network trace 141.20 of a duration equal to the remainder 141.104 is created by the generation module 110, and the timestamp values of the packets identified in the third copy 141.20’” are incremented so that the third copy 141.20’” is aligned with the remainder 141.104 of the first single-activity network trace 141.10.
  • a first pair 401.1 of single-activity network traces is formed by the first part 141.101 of the first single-activity network trace 141.10 and by the second single-activity network trace 141.20; - a second pair 401.2 of single-activity network traces is formed by the second part
  • a fourth pair 401.4 of single-activity network traces is formed by the remainder 141.104 of the first single-activity network trace 141.10 and by the third copy 141.20’” of the part of the second network trace 141.20.
  • Each of the first copy 141.20’ and the second copy 141.20” includes the entirety of the second packets identified by the information indicated previously, including timestamp values, of the second single-activity network trace 141.20.
  • the generation module 110 forms at least one of these pairs 401.1 to 401.4.
  • the generation module 110 forms at least the first pair 401.1.
  • the following steps are applied to the first pair 401.1, in order to simplify the disclosure of the invention. However, the following steps are preferably iterated and applied to each pair formed in step 304, so as to increase the number of multi-activity network traces generated by the method according to the invention.
  • the generation module generates at least one multi-activity network trace from the first pair 401.1 formed in step 304, the multi-activity network trace identifying the first packets of the first set and the second packets of the second set.
  • the packets thus grouped identify packets relating to two distinct digital activities, and the network trace generated is therefore indeed a multi-activity network trace.
  • the multi-activity network trace thus generated can further be associated with a multi-activity category, which can identify the first digital activity and the second digital activity.
  • the multi-activity category associated with the multi-activity network trace obtained from the first pair 401.1 is a “video streaming - chat” category.
  • the generation step 305 may comprise merging the single-activity network traces of the first pair 401.1 according to a first merging technique (described below with reference to FIG.
  • the generation step 305 may comprise, alternatively or in a complementary manner, merging the single-activity network traces of the first pair 401.1 according to a second merging technique (described below with reference to FIG. 5b), corresponding to a second merging step 306.2, to obtain a second multi-activity network trace.
  • the merging steps 306.1 and 306.2 may be alternative, that is to say that the generation module 110 may be able to implement one or the other of the two merging techniques, and to obtain one or the other of the first and second multi-activity network traces.
  • the generation module 110 is able to implement the two merging techniques, and selects one or the other according to a determined criterion, for the implementation of the generation step 305, to obtain one or the other of the first and second multi-activity network traces.
  • the generation module 110 is capable of implementing the two fusion techniques, and implements them sequentially or in parallel during the generation step 305, so as to obtain the first and second multi-activity network traces from each pair of single-activity network traces resulting from the step 304. It is thus made possible to generate more multi-activity network traces, which is particularly advantageous in the case of the use of multi-activity network traces for the supervised learning of artificial intelligence models.
  • said at least one multi-activity network trace generated at step 305 may be stored in the second database 112, each multi-activity network trace preferably being stored in association with a multi-activity category from a set of predefined multi-activity categories.
  • steps 305 and 307 can be repeated for the other pairs, in order to generate other multi-activity network traces;
  • the method can be iterated by returning to step 302 for selection of a second combination.
  • the second combination can comprise the single first single-activity network trace 141.10 and another second single-activity network trace of the second single-activity dataset 140.2, for example the second single-activity network trace 141.21;
  • the method can be iterated by the generation module from step 300, until receiving new first and second single-activity data sets in steps 300 and 301.
  • the method is implemented on first and second single-activity data sets, corresponding to first and second varied activities, so that the second database 112 comprises at least several hundreds, or even several thousands, of multi-activity network traces for each multi-activity category among the set of predefined multi-activity categories.
  • multi-activity network traces with varied durations can be obtained.
  • multi-activity network traces may be generated from associations of strictly more than two single-activity network traces, for example from triplets or quadruplets formed in step 304, after a combination of more than two single-activity network traces has been selected in step 302.
  • FIG. 5a shows a first multi-activity network trace generated in step 306. 1 corresponding to the first technique for merging single-activity network traces of a pair created by the generation module, according to embodiments of the invention.
  • Such a first merging technique is applicable to an association of strictly more than two single-activity network traces created by the generation module.
  • the first fusion technique allows the generation of a first multi-activity network trace of a first type, the first type representing a situation of simultaneous implementation of the first digital activity and the second digital activity, also called a “multitasking” situation in English.
  • Step 306.1 of the first fusion technique may be based on the logical substeps described below.
  • trace_l be the single-activity network trace belonging to the first pair 401.1 and coming from the first single-activity network trace 141.10, that is to say the first part 141.101 in the example described previously;
  • trace_2 be the single-activity network trace belonging to the first pair 401.1 and coming from the second single-activity network trace 141.20, that is, the second single-activity network trace 141.20 itself;
  • index_l be the variable representing the index of the packets identified in trace_l.
  • trace_l[index_l] denotes the packet with index index_l identified in the single-activity network trace trace_l;
  • index_2 be the variable representing the index of the packets identified in trace_2.
  • trace_2[index_2] denotes the packet with index index_2 identified in the single-activity network trace trace_2;
  • length() be the function representing the length of a trace, in number of indices; length() therefore represents the number of packets identified by a given trace;
  • date() be a function indicating a packet arrival date, which corresponds to the timestamp value presented previously;
  • multitasking_trace 1 be the first multi-activity network trace of the first type from step 306.1.
  • index_l and index_2 can be initialized to a predetermined initialization value, for example zero or 1.
  • index_l length(trace_l) and index_2 ⁇ length(trace_2):
  • date(trace_l[index_l]) date(trace_2[index_2]): choose (randomly or according to a given criterion) one of the trace_l[index_l] and trace_2[index_2] packages, add the chosen package to multitasking_tracel, and increment the trace index of the chosen package. Note that in this case, the unchosen package is added to the next iteration to multitasking_trace 1.
  • the first packets from the first part 141.101 of the first single-activity network trace 141.10 and the second packets from the second single-activity network trace 141.20 are ordered only according to their timestamp values in the first multi-activity network trace generated in step 306.1.
  • Figure 5a illustrates the implementation of the first technique on the first pair 401.1 of single-activity network traces.
  • the first portion 141.101 of the first single-activity network trace 141.10 comprises four first packets of indices between 1 and 4
  • the second single-activity network trace 141.20 comprises three second packets of indices between 1 and 3.
  • the respective timestamp values of the first packets are indicated in a line 502.1 and the respective timestamp values of the second packets are indicated in a line 502.2.
  • the first multi-activity network trace 501 is obtained by ordering the first packets and the second packets only according to their respective timestamp values, indicated in a line 502.3, and the first multi-activity network trace 501 thus comprises seven packets, including four first packets and three second packets.
  • the timestamp values for lines 502.1, 502.2, and 502.3 are expressed in seconds.
  • Figure 5b shows a second multi-activity network trace obtained in step 306.2 corresponding to the second technique for merging single-activity network traces of a pair created by the generation module, according to embodiments of the invention.
  • Such a second merging technique is applicable to an association of strictly more than two single-activity network traces created by the generation module.
  • the second fusion technique allows the generation of at least one second multi-activity network trace of a second type, the second type representing a situation of alternating implementation of the first digital activity and the second digital activity, also called a “task-switching” situation in English.
  • each activity is performed for a given duration, denoted P in the following, and the generation module 110 further takes into account a transition duration D from one digital activity to the other.
  • Step 306.2 of the second fusion technique may be based on the logical substeps described below.
  • P be a parameter that defines a duration during which a digital activity is performed before alternating with the other activity. No restriction is attached to the value of P, which can be fixed or can be selected randomly or semi-randomly within a given interval. In the following, P is a fixed value that is equal to 2 seconds, for illustration purposes.
  • D be a parameter that defines a transition duration between the two digital activities. No restrictions are attached to the value of D, which can be a fixed value or can be selected randomly or semi-randomly in a given interval. In the following, it is considered, for illustration purposes, that D is selected randomly in an interval between 0.1 and 0.5 seconds.
  • trace_l be the single-activity network trace belonging to the first pair 401.1 and coming from the first single-activity network trace 141.10, i.e. the first part 141.101 in the example described above.
  • trace_2 be the single-activity network trace belonging to the first pair 401.1 and coming from the second single-activity network trace 141.20, that is, the second single-activity network trace 141.20 itself.
  • multitasking_trace2 be the second multi-activity network trace of the second type from step 306.2.
  • sub_trace(P,T) be a function that returns a subtrace of duration P (or of duration as close as possible to P, depending on the packets in the trace T) from a single-activity network trace T.
  • sub_trace(P,T) returns the smallest subtrace of the single-activity network trace T whose duration is greater than P.
  • the parameter P is fixed and equal to 2 seconds;
  • parameter D is randomly selected in the interval [0.1;0.5];
  • parameter D is randomly selected in the interval [0.1;0.5];
  • the second multi-activity trace is obtained by alternating sub-traces, or sets of packets, of given duration P of the two single-activity network traces of the first pair 401.1, an empty interval of duration D being provided in the second multi-activity trace between two consecutive sub-traces from different single-activity network traces.
  • Figure 5b illustrates the implementation of the second technique on the first pair 401.1 of single-activity network traces.
  • the first portion 141.101 of the first single-activity network trace 141.10 comprises five first packets of indices between 1 and 5
  • the second single-activity network trace 141.20 comprises four second packets of indices between 1 and 4.
  • the respective timestamp values of the first packets are indicated in a line 512.1 and the respective timestamp values of the second packets are indicated in a 512.2 line.
  • the second multi-activity network trace 511 is obtained by alternating subtraces, or sets of packets, of given duration P of the two single-activity network traces of the first pair 401.1, an empty interval of duration D being provided in the second multi-activity trace between two consecutive subtraces from different single-activity network traces.
  • a first subtrace comprises the second packets of index 1 to 3 of the second single-activity network trace 141.20
  • a second subtrace comprises the first packets of index 1 and 2 of the first part 141.101
  • a third subtrace comprises the second packet of index 4 of the second single-activity network trace 141.20
  • a fourth subtrace comprises the first packets of index 3 to 5 of the first part 141.101.
  • a 512.3 line indicates the packet timestamp values of the above subtraces.
  • the packet timestamp values of a given subtrace are determined by summing:
  • the timestamp value initially assigned to the packet i.e. the timestamp values of lines 512.1 and 512.2.
  • the D values of the empty intervals between the subtraces are determined randomly in the interval [0, 1-0.5], and the following D values are obtained, as an example:
  • Figure 6 shows the structure of a generation module 110 of at least one multi-activity network trace, according to embodiments of the invention.
  • the generation module 110 comprises a processor 601 configured to communicate in a unidirectional or bidirectional manner, via one or more buses or via a direct wired connection, with a memory 602 such as a memory of the “Random Access Memory” type, RAM, or a memory of the “Read Only Memory” type, ROM, or any other type of memory (Flash, EEPROM, etc.).
  • a memory 602 such as a memory of the “Random Access Memory” type, RAM, or a memory of the “Read Only Memory” type, ROM, or any other type of memory (Flash, EEPROM, etc.).
  • the memory 602 comprises several memories of the aforementioned types.
  • the memory 602 comprises at least one non-volatile memory in which the data used and/or resulting from the implementation of the steps of the generation method according to the invention described with reference to FIG. 3 are stored, temporarily or permanently.
  • the memory 602 can store the single-activity data sets obtained in steps 300 and 301, the single-activity network traces from these data sets, the traces single-activity network traces aligned during step 303, the pairs of single-activity network traces from step 304 as well as said at least one multi-activity network trace generated during step 305.
  • the storage of step 307 may however correspond to storage in a memory external to the generation module 110, such as storage in the second database 112 for example.
  • at least one of the databases 111 and 112 is integrated into the memory 602.
  • the size of the databases 111 and 112 being preferably very large, of the order of several thousands, or even hundreds of thousands of network traces, storage in databases 111 and 112 external to the generation module 110 is preferable.
  • the processor 601 is capable of executing instructions, stored in the memory 602, for implementing the steps of the generation method according to the invention, described with reference to FIG. 3.
  • the generation module 110 comprises a first interface 603 capable of receiving single-activity data sets during the steps 300 and 301 described above.
  • the first interface 603 is capable of querying the first database 111 to obtain the first and second single-activity data sets.
  • the generation module 110 further comprises a second interface 604 capable of transmitting the at least one multi-activity network trace generated during step 305, in particular for storage in the second database 112 during step 307.

Landscapes

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Abstract

L'invention concerne un procédé de génération d'une trace réseau multi-activités comprenant la génération (305) de ladite au moins une trace réseau multi-activités à partir d'au moins un premier jeu de données et un deuxième jeu de données comprenant respectivement au moins une première trace réseau mono-activité associée à une première activité numérique et au moins une deuxième trace réseau mono-activité associée à une deuxième activité numérique, ladite au moins une trace réseau multi-activités identifiant des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité.

Description

DESCRIPTION
Titre de l'invention : Génération de traces réseau multi-activités
Domaine technique
L'invention se rapporte au domaine des réseaux de télécommunications.
Le suivi des activités numériques sur un réseau de télécommunications permet une meilleure connaissance et donc une meilleure gestion du réseau par un opérateur en charge de sa gestion. Etat de la technique
Un utilisateur peut accéder à un réseau de télécommunications étendu, de type IP notamment, via un point d’accès pouvant être une passerelle domestique, ou/et un téléphone mobile de type « Hotspot mobile » faisant office de passerelle réseau.
Le point d’accès peut notamment être accessible par une liaison sans fil, de type Wifi par exemple. Un réseau local Wifi peut ainsi être créé par le point d’accès, afin de permettre à des équipements domestiques de communiquer entre eux, mais également d’accéder au réseau étendu IP, notamment pour accéder à des services offerts par des plateformes de service distantes.
Les activités numériques qui peuvent être mises en œuvre depuis un terminal utilisateur sont de plus en plus nombreuses, et elles se rapportent à des applications de plus en plus variées et peuvent comporter différents types d’action de la part de l’utilisateur. Les activités numériques comprennent notamment, mais de manière non-exhaustive, le chat ou messagerie instantanée, les appels téléphoniques via VOIP, pour « Voice Protocol Over IP », le streaming vidéo, l’accès à des applications, notamment des applications de réseaux sociaux tels que Facebook™, Instagram™, Youtube™, Twitter™, etc.
Il est utile pour un opérateur en charge du réseau, de classer les activités numériques mises en œuvre par les utilisateurs du réseau et générant des flux de paquets de données dans le réseau via des points d’accès tels que des passerelles domestiques, et ce afin de faciliter la gestion du réseau, afin de prioriser certains services, afin de proposer de nouveaux services ou à des fins de sécurité.
A cet effet, des méthodes de classification sont connues afin de :
- classer un flux de paquets de données comme relevant d’une application parmi plusieurs applications prédéfinies telles que Youtube, Instagram, Facebook, etc. Par exemple, la publication « Real-time encrypted traffic classification via lightweight neural networks », J. Cheng et Al, in Globecom 2020 IEEE Global Communications Conference, pp 1-6, décrit une méthode permettant une telle classification. La publication « Mimetic : Mobile encrypted traffic classification using multimodal deep learning », G. Aceto et Al, Computer networks, vol. 165, p. 106944, 2019 décrit une autre méthode permettant une telle classification ;
- classer des flux de paquets en des actions réalisées au sein d’applications, par exemple « poster un tweet sur TwitterTM », « commenter un post sur FacebookTM ». La publication « Eavesdropping on fine grained user activities within smartphone apps over encrypted network traffic » B. Saltaformaggio et Al, 10th USENIX Workshop on Offensive Technologies (WOOT 16), 2016, décrit une méthode permettant une telle classification d’actions. La publication « Analyzing android encrypted network traffic to identify user actions », M. Conti et Al, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol.l 1, no. 1, pp 114-125, 2015, décrit une autre méthode permettant une telle classification d’actions ;
- classer le type de données des paquets de données, par exemple entre des données voix VOIP, des données de chat, des données de streaming vidéo. La publication « Online classification of user activities using machine learning on network traffic », V. Labayen et Al, Computer Networks, vol. 181, p. 107557, 2020, décrit une méthode permettant une telle classification de type de données. La publication « Identification of encrypted traffic through attention mechanism based long short-term memory », H. Yao et Al, IEEE Transactions on Big Data, 2019, décrit une autre méthode permettant une telle classification de type de données.
De telles méthodes exploitent le plus souvent la disponibilité de larges bases de données comprenant des traces réseau mono-activité, identifiant des paquets de données avec leurs valeurs d’horodatage, et correspondant à la mise en œuvre d’une unique activité numérique par un utilisateur sur une période donnée. De telles bases de données sont connues. Par exemple, la base de données ISCXVPN2016 comprend de telles traces réseau mono-activité.
Toutefois, ces méthodes sont dédiées à l’identification d’une unique activité numérique par flux de paquets, ce qui implique que les flux de paquets par lesquels un ensemble de plusieurs activités numériques est effectué par l’utilisateur, soit en parallèle (en même temps), soit de manière alternée, ne peuvent pas être détectés comme tels et catégorisés.
Or, de telles situations sont de plus en plus courantes, notamment lorsqu’un utilisateur possède plusieurs terminaux dans un réseau domestique, les terminaux accédant au même point d’accès pouvant être une passerelle domestique. De tels terminaux peuvent comprendre un décodeur TV de type STB, pour « Set Top Box » en anglais, un terminal mobile tel qu’un Smartphone ou une tablette tactile, des objects connectés, tels qu’une montre connectée, etc.
Une telle impossibilité est notamment due à l’absence de larges bases de données regroupant des traces réseau multi-activités. L’absence de telles bases de données rend difficile voire impossible la création de modèles de catégorisation de jeux de données dans des catégories de multi-activités.
Il existe un besoin de disposer de traces réseau multi-activités, afin notamment de pouvoir entraîner des modèles de classification de flux, basés sur des ensembles de règles ou issus d’un apprentissage machine.
L'invention offre une solution ne présentant pas les inconvénients de l'état de la technique. Exposé de l'invention
A cet effet, selon un aspect fonctionnel, l'invention a pour objet un procédé de génération d’au moins une trace réseau multi-activités, le procédé comprenant la génération de ladite au moins une trace réseau multi-activités à partir d’au moins un premier jeu de données et un deuxième jeu de données comprenant respectivement au moins une première trace réseau mono-activité associée à une première activité numérique et au moins une deuxième trace réseau monoactivité associée à une deuxième activité numérique, ladite au moins une trace réseau multi- activités identifiant des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité.
Ainsi, le procédé selon l’invention permet de synthétiser des traces réseau multi-activités à partir de traces réseau mono-activité. La trace réseau multi-activités ainsi générée représente une situation dans laquelle un utilisateur réalise deux activités numériques simultanément ou en alternance, sur une période donnée. Des bases de données comprenant de grands ensembles de traces réseau mono-activité étant connues, il est ainsi possible de synthétiser une base de données comprenant des traces réseau multi-activités. Les traces réseau multi-activités ainsi générées permettent de développer des modèles de reconnaissance/catégorisation des activités numériques, y compris en situation de multi-activités, par exemple des modèles issus d’un apprentissage machine, ce qui permet une meilleure connaissance des activités numériques mises en œuvre dans un réseau de télécommunications. Il est ainsi rendu possible de prévoir de nouveaux services, de prioriser certains services, d’optimiser les ressources du réseau, d’améliorer la cyber-sécurité, etc. A cet effet, la trace réseau multi-activités générée peut être associée à une catégorie multi-activités définie par la première activité numérique et par la deuxième activité numérique.
Selon des modes de réalisation, la génération de ladite au moins une trace réseau multi-activités peut être mise en œuvre en fonction de valeurs d’horodatage des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité.
Ainsi, il est rendu possible de générer des traces réseau multi-activités par le réagencement de paquets issus d’au moins deux traces réseau mono-activité distinctes.
Selon des modes de réalisation, le procédé peut comprendre en outre la formation d’au moins une association de traces réseau mono-activité comprenant au moins une partie ou l’ensemble de la première trace réseau mono-activité, identifiant un premier ensemble de premiers paquets parmi les premiers paquets de la première trace réseau mono-activité, et une partie ou l’ensemble de la deuxième trace réseau mono-activité, identifiant un deuxième ensemble de deuxièmes paquets parmi les deuxièmes paquets de la deuxième trace réseau mono-activité ; ladite au moins une trace réseau multi-activités est générée à partir de ladite au moins une association, en fonction des premières valeurs d’horodatage des premiers paquets du premier ensemble et des deuxièmes valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets du deuxième ensemble, ladite au moins une trace réseau multi-activités identifiant les premiers paquets du premier ensemble et les deuxièmes paquets du deuxième ensemble.
Ainsi, il est rendu possible de contrôler la taille des traces réseau multi-activités générées. Selon des modes de réalisation, le procédé peut comprendre un alignement temporel de la première trace réseau mono-activité et de la deuxième trace réseau mono-activité par modification des valeurs d’horodatage des premiers paquets identifiés dans la première trace réseau mono-activité et/ou par modification des valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets identifiés dans la deuxième trace réseau mono-activité.
Une telle étape est mise en œuvre avant la formation d’au moins une paire de traces réseau mono-activité. Il est ainsi rendu possible de synthétiser au moins une trace réseau multi-activités à partir de traces réseau mono-activité captées à des instants ou sur des périodes différentes. Il est ainsi rendu possible de générer un nombre important de traces réseau multi-activités à partir de traces réseau mono-activité.
En complément, la première trace réseau mono-activité et la deuxième trace réseau monoactivité peuvent avoir des durées différentes, la première trace réseau mono-activité ayant une durée plus longue qu’une durée de la deuxième trace réseau mono-activité, et l’alignement temporel peut comprendre un fractionnement de la première trace réseau mono-activité en au moins une première partie de durée la plus proche possible d’une durée de la deuxième trace réseau mono-activité, et un reliquat d’une durée donnée, ladite au moins une association de traces réseau mono-activité peut comprendre une première association formée par la première partie issue du fractionnement de la première trace réseau mono-activité et par l’ensemble de la deuxième trace réseau mono-activité, au moins une trace réseau multi-activités peut être générée à partir de la première association.
Ainsi, la trace réseau multi-activités générée illustre une situation de multi-activités sur toute sa durée, pas seulement sur une partie de la trace réseau multi-activités générée. Elle constitue donc une meilleure donnée d’entraînement pour la construction d’un modèle basé sur un ensemble de règles de reconnaissance de flux, ou pour la construction d’un modèle d’intelligence artificielle de reconnaissance de flux, obtenu par apprentissage machine.
Encore en complément, ladite au moins une association de traces réseau mono-activité peut comprendre une deuxième association formée par le reliquat de la première trace réseau monoactivité et par une partie de la deuxième trace mono-activité ayant la durée la plus proche possible de la durée donnée du reliquat, et au moins une trace réseau multi-activités peut être générée à partir de la deuxième association.
Ainsi, il est rendu possible de générer plusieurs traces réseau multi-activités avec une seule association de traces réseau mono-activité. Il est ainsi rendu possible de construire une grande base de données de traces réseau multi-activités.
En complément ou en variante, la première trace réseau mono-activité peut avoir une durée au moins deux fois supérieure à une durée de la deuxième trace réseau mono-activité , la première trace réseau mono-activité peut être fractionnée en la première partie, le reliquat et au moins une deuxième partie de durée la plus proche possible d’une durée de la deuxième trace réseau monoactivité, la deuxième trace réseau mono-activité peut être dupliquée en au moins une copie, ladite au moins une association de traces réseau mono-activité peut comprendre au moins une autre association formée par la deuxième partie de la première trace réseau mono-activité et ladite au moins une copie de la deuxième trace réseau mono-activité, et au moins une trace réseau multi-activités peut être générée à partir de ladite au moins une autre association.
Ainsi, le nombre de traces réseau multi-activités générées à partir d’une même association de traces réseau mono-activité est maximisé.
Selon des modes de réalisation, selon une première technique de fusion, la première trace réseau multi-activités peut être générée en ordonnant les premiers paquets du premier ensemble et les deuxièmes paquets du deuxième ensemble uniquement en fonction des premières valeurs d’horodatage des premiers paquets du premier ensemble et des deuxièmes valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets du deuxième ensemble.
Il est ainsi rendu possible de générer une première trace multi-activités qui illustre une situation de mise en œuvre simultanée des première et deuxième activités numériques, aussi appelée situation de « multitasking ».
En complément ou en variante, selon une deuxième technique de fusion, la génération de la deuxième trace réseau multi-activités peut comprendre la définition d’un paramètre P identifiant une durée minimale pour une activité donnée, et la deuxième trace réseau multi-activités peut comprendre au moins une alternance d’un premier sous-ensemble de premiers paquets du premier ensemble et d’un deuxième sous-ensemble de deuxièmes paquets du deuxième ensemble, chaque premier et deuxième sous-ensembles ayant une durée supérieure ou égale à la durée minimale identifiée par le paramètre P.
Il est ainsi rendu possible de générer une deuxième trace multi-activités qui illustre une situation de mise en œuvre alternée des première et deuxième activités numériques, aussi appelée situation de « task-switching ».
En complément, le paramètre P peut être fixe, ou peut être défini aléatoirement ou pseudo- aléatoirement dans un intervalle prédéterminé de valeurs pour chaque premier sous-ensemble et chaque deuxième sous-ensemble.
Ainsi, la génération de traces réseau multi-activités est configurable selon l’invention. Le paramètre P peut être fixé à des valeurs différentes pour différentes itérations du procédé ce qui permet une plus grande variabilité dans les traces réseau multi-activités générées.
En complément ou en variante, la génération de la deuxième trace réseau multi-activités selon la deuxième technique de fusion peut comprendre en outre la définition d’un paramètre D identifiant une durée de transition entre deux activités numériques, et la deuxième trace réseau multi-activités peut comprendre un intervalle vide entre chaque alternance d’un premier sous- ensemble à un deuxième sous-ensemble ou d’un deuxième sous-ensemble à un premier sous- ensemble, l’intervalle vide ayant une durée définie à partir du paramètre D.
Ainsi, la deuxième trace réseau multi-activités synthétisée représente plus fidèlement une situation dans laquelle un utilisateur alterne entre plusieurs activités numériques.
Selon des modes de réalisation, le procédé peut être itéré après obtention de plusieurs premiers et deuxièmes jeux de données mono-activité, et les traces réseau multi-activités peuvent être stockées dans une base de données.
Il est ainsi rendu possible de constituer une large base de données, qui peut être exploitée pour entraîner des modèles de classification des flux de données, ce qui permet d’améliorer la gestion du réseau, la sécurité dans le réseau, la qualité de service, ou de proposer de nouveaux services. Selon un aspect matériel, l’invention concerne un module de génération d’au moins une trace réseau multi-activités comprenant :
- une interface apte à obtenir au moins un premier jeu de données comprenant au moins une première trace réseau mono-activité associée à une première activité numérique, et à obtenir au moins un deuxième jeu de données comprenant au moins une deuxième trace réseau monoactivité associée à une deuxième activité numérique ;
- un processeur configuré pour générer au moins une trace réseau multi-activités à partir du premier jeu de données et du deuxième jeu de données, ladite au moins une trace réseau multi-activités identifiant des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité.
Selon un autre aspect matériel, l'invention concerne également un programme d'ordinateur apte à être mis en œuvre sur un module de génération, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé défini.
De tels programmes peuvent utiliser n’importe quel langage de programmation. Ils peuvent être téléchargés depuis un réseau de communication et/ou enregistrés sur un support lisible par ordinateur.
Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un support de données sur lequel a été mémorisés au moins une série d’instructions de code de programme pour l’exécution du procédé défini ci-dessus.
Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un système comprenant un module de génération défini, et au moins un terminal utilisateur apte à émettre et/ou à recevoir lesdits premiers paquets et/ou lesdits deuxièmes paquets.
Brève description des dessins
L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d'exemple et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : La [Fig 1] illustre un exemple d’environnement de mise en œuvre de l’invention selon des modes de réalisation.
La [Fig 2] illustre une pluralité de jeux de données mono-activité, comprenant chacun au moins une trace réseau mono-activité.
La [Fig 3] est un procédé de génération d’une trace réseau multi-activités selon des modes de réalisation de l’invention.
La [Fig 4a] illustre un alignement d’une première trace réseau mono-activité et d’une deuxième trace réseau mono-activité, sélectionnées lors de la mise en œuvre d’un procédé de génération d’au moins une trace réseau multi-activités, selon des modes de réalisation de l’invention.
La [Fig 4b] illustre une formation d’associations de traces réseau mono-activité, lors de la mise en œuvre d’un procédé de génération d’au moins une trace réseau multi-activités, selon des modes de réalisation de l’invention.
La [Fig 5a] illustre une première trace réseau multi-activité obtenue par une première technique de fusion de traces réseau mono-activité, selon des modes de réalisation de l’invention.
La [Fig 5b] illustre une deuxième trace réseau multi-activité obtenue par une deuxième technique de fusion de traces réseau mono-activité, selon des modes de réalisation de l’invention.
La [Fig 6] illustre un module de génération d’au moins une trace réseau multi-activités selon des modes de réalisation de l’invention.
Description des modes de réalisation
La [Fig 1] illustre un exemple d’environnement de mise en œuvre de l’invention selon des modes de réalisation.
Un réseau de télécommunications 100 étendu, de type IP, est apte à permettre l’échange de paquets de données entre diverses entités réseau qui sont décrites dans ce qui suit.
Plusieurs points d’accès 130.1 à 130.n sont représentés, n étant un entier supérieur ou égal à deux dans l’exemple représenté sur la figure 1. Aucune restriction n’est attachée à l’entier n qui peut être égal à plusieurs centaines, voire plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines ou centaines de milliers.
Dans l’environnement de la figure 1, les points d’accès 130.1 à 130.n peuvent être des passerelles domestiques associées à des réseaux d’accès locaux sans fil, tels que des réseau wifi, 131.1 à 131.n. Ainsi, des terminaux d’utilisateur 150.1, 150.2 et 150.n peuvent accéder à des services d’activités numériques dans le réseau 100, par exemple à des services fournis par des plateformes 121 et 122. Un seul terminal a été représenté pour chaque point d’accès, mais plusieurs terminaux d’utilisateur peuvent accéder au réseau via un même point d’accès. Aucune restriction n’est attachée aux services fournis par les plateformes 121 et 122, qui peuvent être des plateformes associées à des applications mobiles, des plateformes de streaming, ou tout autre service.
Les terminaux d’utilisateur 150.1, 150.2 et 150.n des réseaux d’accès locaux 131.1 à 131.n peuvent accéder à d’autres types de services d’activités numériques, tels que des services de VoIP, de chat, de mailing, de transfert de fichier, etc.
Une première base de données 111 comprend un ensemble de jeux de données mono-activité, chaque jeu de données mono-activité étant associé à un identifiant d’activité numérique et comprenant au moins une trace réseau mono-activité identifiant des paquets de données échangés sur le réseau de télécommunication par un utilisateur du réseau durant une période donnée pour la mise en œuvre de l’activité numérique.
En particulier, chaque jeu de données mono-activité stocké dans la première base de données 111 comprend les traces réseaux monoactivité, ou la trace réseau monoactivité, d’un utilisateur pour une activité numérique donnée, sur une période donnée. Par exemple, l’activité numérique peut être, mais de manière non-exhaustive, le chat ou messagerie instantanée, les appels téléphoniques via VOIP, pour « Voice Protocol Over IP », le streaming vidéo, l’accès à des applications, notamment des applications de réseaux sociaux tels que Facebook™, Instagram™, Youtube™, Twitter™, etc.
Chaque activité numérique mise en œuvre par un utilisateur sur une période donnée implique l’échange de paquets, par exemple entre un point d’accès 130.1-130.n de l’utilisateur et une plateforme 121 ou 122, générant une trace réseau qui peut être enregistrée par une entité réseau, pour stockage dans la première base de données 111, en association avec un identifiant de l’activité numérique.
Aucune restriction n’est attachée à l’identifiant de l’activité numérique stockée en association avec un jeu de données mono-activité. Par exemple, l’identifiant de l’activité numérique peut être choisi parmi un ensemble d’ identifiants d’activités numériques prédéfinis, comprenant des chaînes de caractères décrivant de manière unique chaque activité numérique : « chat », « transfert de fichier », « streaming vidéo », « streaming audio », « navigation web », etc.
Une telle première base de données 111 regroupant des jeux de données mono-activité est bien connue, et aucune restriction n’est attachée à la manière dont une telle base de données 111 est constituée. Par exemple, la base de données ISCXVPN2016 regroupe un grand nombre de jeux de données mono-activité comprenant des traces réseaux mono-activité.
Des exemples de jeux de données mono-activité stockés dans la première base de données 111 sont présentés en référence à la figure 2, décrite ci-après. Aucune restriction n’est attachée au nombre d’activités numériques pour lesquelles des jeux de données mono-activité sont stockés dans la première base de données 111, qui est n’importe quel nombre supérieur ou égal à 2.
Aucune restriction n’est par ailleurs attachée au nombre de jeux de données mono-activité qui sont stockés dans la première base de données 111. De telles bases de données pouvant être exploitées à des fins d’apprentissage machine, l’ensemble de jeux de données mono-activité stockés dans la première base de données 111 peut comprendre plusieurs centaines, voire plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines ou centaines de milliers de jeux de données monoactivité d’entraînement comprenant chacun une ou plusieurs traces réseau mono-activité d’entraînement.
Enfin, aucune restriction n’est attachée au format des traces réseau mono-activité que comprend chaque jeu de données mono-activité. Des traces réseau mono-activité comprennent généralement l’une ou plusieurs des informations suivantes : durée de la trace réseau monoactivité, , taille de chaque paquet de donnée échangé, date d’envoi/réception de chaque paquet échangé aussi appelée valeur d’horodatage, nombre de paquets dans la trace réseau monoactivité, un identifiant de source tel qu’un numéro de port source et une adresse IP source, un identifiant de destination, tel qu’un numéro de port destinataire et une adresse IP destinataire. Chaque paquet peut être identifié par la valeur d’horodatage et par la taille du paquet. Ainsi, une trace réseau mono-activité correspond à l’ensemble des paquets échangés sur le réseau durant la réalisation d’une unique activité numérique sur une plage temporelle donnée depuis ou vers un point d’accès 130.1 à 130.n d’un utilisateur. Les paquets échangés peuvent être indiqués en séquence dans la trace réseau mono-activité. Un jeu de données mono-activité peut comprendre une trace réseau mono-activité, ou plusieurs traces réseau mono-activité, par exemple toutes les traces réseau mono-activité d’une journée donnée pour le trafic qui concerne un utilisateur donné. L’utilisateur peut notamment être identifié par un identifiant réseau de son point d’accès 130.1 à 130.2.
De manière préférentielle, les jeux de données mono-activité de l’ensemble sont variés, c’est-à- dire que l’ensemble des jeux de données mono-activité comprend un grand nombre de jeux de données mono-activité pour chacune des activités numériques prédéfinies, et qu’au sein de chaque catégorie, les jeux de données diffèrent les uns des autres, par la durée des traces réseau, par les utilisateurs concernés, par les plages horaires concernées, etc.
Selon l’invention, une deuxième base de données 112 peut être générée par un module de génération 110 apte à générer au moins une trace réseau multi -activités à partir d’au moins deux jeux de données mono-activité comprenant chacun une trace réseau mono-activité. Les traces réseau multi-activités ainsi générées sont stockées dans la deuxième base de données 112. La génération de traces réseau multi-activités est détaillée en référence à la figure 3 dans ce qui suit.
La figure 2 illustre une pluralité de jeux de données mono-activité comprenant chacun au moins une trace réseau mono-activité, la pluralité pouvant être stockée dans la première base de données 111 décrite précédemment.
Chaque jeu de données mono-activité peut correspondre à une activité numérique donnée d’un utilisateur donné, ou d’un ensemble d’utilisateurs utilisant un point d’accès 130.1-130.n donné, sur une période T donnée, par exemple sur une journée donnée, et peut comprendre une ou plusieurs traces réseau mono-activité pour l’activité numérique donnée. On comprendra que la première base de données 111 comprend de telles pluralités de jeux de données mono-activité pour plusieurs périodes T, par exemple pour plusieurs journées, et pour plusieurs utilisateurs, pour plusieurs activités numériques et/ou pour plusieurs identifiants de points d’accès 130.1- 130.n.
La pluralité de jeux de données mono-activité de la figure 2 comprend un premier jeu de données mono-activité 140.1, un deuxième jeu de données mono-activité 140.2 et un troisième jeu de données mono-activité 140.3.
Dans ce qui suit, il est considéré, à titre illustratif, que la pluralité de jeux de données monoactivité de la figure 2 concerne l’utilisateur du premier point d’accès 130.1 pour une période T correspondant à une journée donnée.
Le premier jeu de données mono-activité 140.1 peut correspondre à une première activité numérique, par exemple de streaming vidéo, le deuxième jeu de données mono-activité 140.2 peut correspondre à une deuxième activité numérique, par exemple de chat, et le troisième jeu de données mono-activité 140.3 peut correspondre à une troisième activité numérique, par exemple de transfert de fichier.
Dans l’exemple décrit, le premier jeu de données mono-activité 140.1 comprend une première trace réseau 141.10 identifiant des premiers paquets échangés sur une durée de plusieurs minutes, voire de plusieurs heures. La première trace 141.10 peut par exemple correspondre au visionnage d’un film en streaming, sur une durée supérieure à une heure par exemple. Le premier jeu de données mono-activité 140.1 est ainsi associé dans la première base de données 111 à l’identifiant d’activité numérique « streaming vidéo ».
Le deuxième jeu de données mono-activité 140.2 comprend plusieurs deuxièmes traces réseau mono-activité 141.20, 141.21, 141.22 et 141.23, identifiant chacune des deuxièmes paquets de données échangés sur une période plus courte que la première trace réseau mono-activité 141.10, par exemple sur quelques secondes ou une minute. Chaque deuxième trace réseau correspond à l’envoi/réception de messages sur une messagerie instantanée. Le deuxième jeu de données mono-activité 140.2 est ainsi associé dans la première base de données 111 à l’identifiant d’activité numérique « chat ». Les deuxièmes traces réseau 141.20 à 141.23 peuvent avoir des durées différentes ou identiques. Le troisième jeu de données mono-activité 140.3 comprend une troisième trace réseau monoactivité 141.30 identifiant des troisièmes paquets de données échangés sur une période plus courte que la première trace 141.10, par exemple sur quelques secondes ou quelques minutes. La troisième trace réseau 141.30 correspond à la réception de paquets de données lors du téléchargement d’un fichier, par un protocole de type FTP notamment, pour « File Transfer Protocol » en anglais.
La troisième trace réseau 141.30 bien que d’une durée du même ordre de grandeur que la durée de chaque deuxième trace réseau mono-activité 141.20-141.23, peut comprendre un nombre de troisièmes paquets significativement supérieur au nombre de deuxièmes paquets de chaque deuxième trace 141.20-141.23. Ainsi, deux traces réseau mono-activité de durées semblables peuvent identifier des nombres de paquets significativement différents, pouvant différer d’un ou plusieurs ordres de grandeur.
On comprendra que les traces réseau mono-activité ne comprennent nécessairement pas les paquets échangés, mais identifient les paquets échangés par l’un ou plusieurs des informations suivantes : valeur d’horodatage de chaque paquet ou timestamp, taille de chaque paquet, numéro de port source, numéro de port destinataire, adresse IP source, adresse IP destinataire. En particulier, un paquet peut être identifié par la valeur d’horodatage et par la taille du paquet. La trace réseau mono-activité peut en outre comprendre le nombre de paquets. Chaque paquet peut en outre correspondre à un index donné dans une trace réseau mono-activité, les paquets consécutivement échangés ayant des indices consécutifs.
La figure 3 est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé de génération d’au moins une trace réseau multi-activités, selon des modes de réalisation de l’invention.
Les étapes du procédé de génération de la figure 3 peuvent être mises en œuvre dans le module de génération 110 décrit en référence à la figure 1, qui peut être intégré dans n’importe quelle entité matérielle ayant accès à la première base de données comprenant les jeux de données mono-activité Dans ce qui suit, il est considéré que le module de génération 110 met en œuvre chacune des étapes du procédé de génération, à titre illustratif. Le module de génération 110 peut être un serveur, un terminal de communication ou un point d’accès au réseau tel qu’une passerelle par exemple. Plus généralement, le module de génération comprend toute entité ayant des capacités de calcul et une mémoire permettant la mise en œuvre des étapes décrites dans ce qui suit.
A une étape 300, le module de génération 110 obtient un premier jeu de données mono-activité associé à une première activité numérique, et comprenant au moins une première trace réseau mono-activité identifiant des premiers paquets échangés sur le réseau 100 et correspondant à la première activité numérique. Dans ce qui suit, il est considéré que le premier jeu de données mono-activité obtenu à l’étape 300 est le premier jeu de données mono-activité 141.1 illustré en référence à la figure 2. Toutefois, on comprendra que le premier jeu de données mono-activité de l’étape 300 n’est pas limité à un premier jeu de données mono-activité correspondant à une activité numérique de type streaming vidéo.
Le premier jeu de données mono-activité peut être obtenu par consultation de la première base de données 111.
A une étape 301, le module de génération 110 obtient un deuxième jeu de données monoactivité associé à une deuxième activité numérique, différente de la première activité numérique, et comprenant au moins une deuxième trace réseau mono-activité identifiant des deuxièmes paquets échangés sur le réseau 100 et correspondant à la deuxième activité numérique. Dans ce qui suit, il est considéré que le deuxième jeu de données mono-activité obtenu à l’étape 301 est le deuxième jeu de données mono-activité 141.2 illustré en référence à la figure 2. Toutefois, on comprendra que le deuxième jeu de données mono-activité de l’étape 301 n’est pas limité à un deuxième jeu de données mono-activité correspondant à une activité numérique de type messagerie instantanée/chat.
A une étape 302, le module de génération 110 sélectionne une première combinaison d’une première trace réseau mono-activité du premier jeu de données mono-activité et d’une deuxième trace réseau mono-activité du deuxième jeu de données mono-activité. Dans l’exemple considéré, le premier jeu de données mono-activité 140.1 comprend une unique première trace réseau 141.10, donc le module de génération 110 sélectionne l’unique première trace réseau 141.10. En revanche, le deuxième jeu de données mono-activité 140.2 comprend quatre deuxièmes traces réseau 141.20 à 141.23, donc quatre combinaisons distinctes peuvent être obtenues avec l’unique première trace réseau 141.10. Le module de génération 110 sélectionne l’une d’entre elles, par exemple la deuxième trace réseau 141.20 arrivant en premier dans la séquence de deuxièmes traces réseau 141.20-141.23. La première combinaison est donc constituée de la première trace réseau mono-activité 141. 10 et de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20.
Dans ce qui suit, des traces réseau multi-activités sont générées à partir de la combinaison de deux traces réseau mono-activité. Toutefois, l’invention recouvre également la génération de traces réseau multi-activités à partir de la combinaison de trois traces réseau mono-activité, ou de plus de trois traces réseau mono-activité.
A une étape 303, le module de génération 110 aligne la première trace réseau mono-activité 141.10 avec la deuxième trace réseau mono-activité 141.20, sélectionnées dans la première combinaison. Un tel alignement consiste à modifier l’horodatage des premiers paquets de la première trace mono-activité 141.10 et/ou l’horodatage des deuxièmes paquets de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20, de manière à ce que la trace la plus courte parmi les première et deuxième traces réseau mono-activité 141.10 et 141.20 soit comprise temporellement dans la trace réseau mono-activité la plus longue. En l’occurrence la trace réseau mono-activité la plus longue est la première trace réseau mono-activité 141.10. Par exemple, les valeurs d’horodatages des premiers et/ou des deuxièmes paquets peuvent être modifiés de manière à ce que la première trace réseau mono-activité 141.10 et la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 commencent en même temps, c’est-à-dire que le premier paquet ayant la valeur d’horodatage la plus faible de la première trace réseau mono-activité 141.10 sélectionnée a la même valeur d’horodatage que le deuxième paquet ayant la valeur d’horodatage la plus faible de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 sélectionnée.
En variante, les valeurs d’horodatages des premiers et/ou des deuxièmes paquets peuvent être modifiés de manière à ce que la première trace réseau mono-activité 141. 10 et la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 s’achèvent en même temps, c’est-à-dire que le premier paquet ayant la valeur d’horodatage la plus élevée de la première trace réseau mono-activité 141. 10 a la même valeur d’horodatage que le deuxième paquet ayant la valeur d’horodatage la plus élevée de la deuxième trace réseau mono-activité.
Ainsi, l’alignement peut comprendre l’ajout d’une valeur fixe aux valeurs d’horodatage des premiers paquets, ou aux valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets, de manière à ce que la trace réseau mono-activité sélectionnée la plus courte soit comprise temporellement dans la trace réseau mono-activité sélectionnée la plus longue.
Le résultat d’un tel alignement est représenté sur la figure 4a. Dans l’exemple de la figure 4a, l’alignement permet que la première trace réseau mono-activité 141.10 sélectionnée commence en même temps que la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 sélectionnée. Cet exemple est considéré dans ce qui suit, à titre illustratif uniquement.
En se référant à nouveau à la figure 3, à une étape 304, le module de génération 110 forme au moins une association de traces réseau mono-activité à partir de la première trace réseau 141.10 et de la deuxième trace réseau 141.20 alignés. De préférence, ladite au moins une association de traces réseau mono-activité comprend des traces réseaux de même durée. Dans ce qui suit, à titre illustratif, les associations sont des paires, c’est-à-dire que chaque association comprend deux traces réseau mono-activité. Toutefois, une association de traces réseau mono-activité selon l’invention peut comprendre strictement plus de deux traces réseau mono-activité. Il est alors rendu possible de générer des traces réseau multi-activités à partir de plus de deux traces réseau mono-activité.
Le terme « paire » correspond donc à l’association mentionnée ci-dessus, dans le mode de réalisation particulier dans lequel chaque association comprend deux traces réseau monoactivité.
De manière préférentielle, plusieurs paires de traces réseau mono-activité sont formées par le module de génération à l’étape 304.
En particulier, si N est la partie entière du rapport de la durée de la trace réseau mono-activité la plus longue sur la durée de la trace réseau mono-activité la plus courte, N+l paires de traces réseau peuvent être créées à partir de la première trace réseau 141.10 sélectionnée et de la deuxième trace réseau 141.20 sélectionnée, et alignés.
La figure 4b illustre un exemple de formation d’associations, notamment de paires, de traces réseau mono-activité, chaque paire comprenant une trace réseau mono-activité comprenant une partie ou l’ensemble de la première trace réseau mono-activité 141.10 et une trace réseau comprenant une partie ou l’ensemble de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20. Ainsi, la paire comprend une trace réseau mono-activité identifiant un premier ensemble de premiers paquets parmi les premiers paquets de la première trace réseau mono-activité 141.10, et une trace réseau mono-activité identifiant un deuxième ensemble de deuxièmes paquets parmi les deuxièmes paquets de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20.
Comme illustré sur la figure 4b, afin de constituer quatre paires, N étant égal à trois dans l’exemple considéré, la première trace réseau mono-activité 141.10, qui est la plus longue, est décomposée en quatre parties, comprenant une première partie 141.101, une deuxième partie
141.102, une troisième partie 141.103, de durée égale à la durée de la deuxième trace réseau mono-activité, et une quatrième partie 141.104 qui est un reliquat de la première trace réseau mono-activité 141.10 lorsque les première, deuxième et troisième parties 141.101 à 141.103 ont été obtenues.
Les premiers paquets identifiés par les informations décrites précédemment, valeurs d’horodatage notamment, sont ainsi répartis entre les parties 141.101 à 141.103 et le reliquat 141.104.
La deuxième trace réseau mono-activité 141.20 peut être dupliquée en une première copie 141.20’ et en une deuxième copie 141.20”.
Les valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets identifiés dans la première copie 141.20’ sont incrémentés de manière à ce que la première copie 141.20’ soit alignée avec la deuxième partie
141.102.
Les valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets identifiés dans la deuxième copie 141.20” sont incrémentés de manière à ce que la deuxième copie 141.20” soit alignée avec la troisième partie 141.103.
Une troisième copie 141.20’” d’une partie de la deuxième trace réseau 141.20 d’une durée égale au reliquat 141.104 est créée par le module de génération 110, et les valeurs d’horodatage des paquets identifiés dans la troisième copie 141.20’” sont incrémentés de manière à ce que la troisième copie 141.20’” soit alignée avec le reliquat 141.104 de la première trace réseau monoactivité 141.10.
Les quatre paires suivantes sont ainsi formées par le module de génération 110 :
- une première paire 401.1 de traces réseau mono-activité est formée par la première partie 141.101 de la première trace réseau mono-activité 141.10 et par la deuxième trace réseau monoactivité 141.20 ; - une deuxième paire 401.2 de traces réseau mono-activité est formée par la deuxième partie
141.102 de la première trace réseau mono-activité 141.10 et par la première copie 141.20’ de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 ;
- une troisième paire 401.3 de traces réseau mono-activité est formée par la troisième partie
141.103 de la première trace réseau mono-activité 141.10 et par la deuxième copie 141.20” de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 ;
- une quatrième paire 401.4 de traces réseau mono-activité est formée par le reliquat 141.104 de la première trace réseau mono-activité 141.10 et par la troisième copie 141.20’” de la partie de la deuxième trace réseau 141.20.
Chacune de la première copie 141.20’ et de la deuxième copie 141.20” comprend l’intégralité des deuxièmes paquets identifiés par les informations indiquées précédemment, valeurs d’horodatage notamment, de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20.
A noter que selon l’invention, le module de génération 110 forme au moins l’une de ces paires 401.1 à 401.4. Par exemple, le module de génération 110 forme au moins la première paire 401.1.
Dans ce qui suit, les étapes suivantes sont appliquées à la première paire 401.1, afin de simplifier l’exposé de l’invention. Toutefois, les étapes suivantes sont de préférence itérées et appliquées à chaque paire formée à l’étape 304, de manière à augmenter le nombre de traces réseau multi-activités générées par le procédé selon l’invention.
A une étape 305, le module de génération génère au moins une trace réseau multi-activités à partir de la première paire 401.1 formée à l’étape 304, la trace réseau multi-activités identifiant les premiers paquets du premier ensemble et les deuxièmes paquets du deuxième ensemble. Les paquets ainsi regroupés identifient des paquets relatifs à deux activités numériques distinctes, et la trace réseau générée est donc bien une trace réseau multi-activités. La trace réseau multi- activités ainsi générée peut en outre être associée avec une catégorie de multi-activités, qui peut identifier la première activité numérique et la deuxième activité numérique. Par exemple, la catégorie de multi-activités associée à la trace réseau multi-activités obtenue à partir de la première paire 401.1 est une catégorie « streaming vidéo - chat ». D’autres catégories multi- activités peuvent être prédéfinie, à partir de certaines au moins des paires formées par deux activités numériques différentes, telles que « streaming audio - chat », « streaming audio - mail », « streaming vidéo - mail », etc. Une telle association entre une trace réseau multi- activités et la catégorie de multi-activités à laquelle elle correspond, permet de faciliter l’exploitation des données générées, que ce soit à des fins d’analyse de la qualité de service du réseau, à des fins de sécurité, ou à des fins d’identification de flux de données, notamment lorsque les associations entre traces réseau multi-activités et catégorie de multi-activités sont utilisées comme données d’entraînement pour des modèles d’intelligence artificielle construits par apprentissage machine, notamment par apprentissage supervisé. L’étape de génération 305 peut comprendre la fusion des traces réseau mono-activité de la première paire 401.1 selon une première technique de fusion (décrite ci-dessous en référence à la figure 5a), correspondant à une première étape de fusion 306.1, pour obtenir une première trace réseau multi-activités. L’étape de génération 305 peut comprendre, de manière alternative ou de manière complémentaire, la fusion des traces réseau mono-activité de la première paire 401.1 selon une deuxième technique de fusion (décrite ci -dessous en référence à la figure 5b), correspondant à une deuxième étape de fusion 306.2, pour obtenir une deuxième trace réseau multi-activités.
Comme indiqué, les étapes de fusion 306.1 et 306.2 peuvent être alternatives, c’est-à-dire que le module de génération 110 peut être apte à mettre en œuvre l’une ou l’autre des deux techniques de fusion, et à obtenir l’une ou l’autre des première et deuxième traces réseau multi-activités. Selon une variante, le module de génération 110 est apte à mettre en œuvre les deux techniques de fusion, et sélectionne l’une ou l’autre en fonction d’un critère déterminé, pour la mise en œuvre de l’étape de génération 305, pour obtenir l’une ou l’autre des première et deuxième traces réseau multi-activités. Encore en variante, de manière préférentielle, le module de génération 110 est apte à mettre en œuvre les deux techniques de fusion, et les met séquentiellement ou parallèlement en œuvre lors de l’étape de génération 305, de manière à obtenir les première et deuxième traces réseau multi-activités à partir de chaque paire de traces réseau mono-activité issue de l’étape 304. Il est ainsi rendu possible de générer plus de traces réseau multi-activités, ce qui est particulièrement avantageux dans le cas de l’utilisation des traces réseau multi-activités pour l’apprentissage supervisé de modèles d’intelligence artificielle.
A une étape 307, ladite au moins une trace réseau multi-activités générée à l’étape 305 peut être stockée dans la deuxième base de données 112, chaque trace réseau multi-activités étant de préférence stockée en association avec une catégorie multi-activités parmi un ensemble de catégories de multi-activités prédéfinies.
D’autres traces réseau multi-activités peuvent être obtenues en itérant le procédé précédemment décrit, suite à l’étape 307 :
- si d’autres paires que la première paire 401.1 ont été créées à l’étape 304, les étapes 305 et 307 peuvent être répétées pour les autres paires, afin de générer d’autres trace réseau multi- activités ;
- dans le cas contraire, et si une combinaison d’une première trace réseau mono-activité du premier jeu de données mono-activité et d’une deuxième trace réseau mono-activité du deuxième jeu de données mono-activité autre que la première combinaison n’a pas encore été sélectionnée lors de l’étape 302 par le module de génération 110, le procédé peut être itéré par retour à l’étape 302 pour sélection d’une deuxième combinaison. Dans l’exemple décrit, la deuxième combinaison peut comprendre l’unique première trace réseau mono-activité 141.10 et une autre deuxième trace réseau mono-activité du deuxième jeu de données mono-activité 140.2, par exemple la deuxième trace réseau mono-activité 141.21 ;
- dans le cas contraire, c’est à dire si toutes les paires créées à l’étape 304 ont été utilisées pour générer des traces réseau multi-activités, et si toutes les combinaisons des première et deuxième traces réseau mono-activité des premier et deuxième jeux de données mono-activité 140.1 et 140.2 ont été sélectionnées à l’étape 302 pour générer des traces réseau multi-activités, le procédé peut être itéré par le module de génération à partir de l’étape 300, jusqu’à réception de nouveaux premier et deuxième jeux de données mono-activité aux étapes 300 et 301.
Le stockage successif de traces réseau multi-activités à l’étape 307, suite à plusieurs itérations, par exemple, suite à plusieurs centaines, plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines de milliers d’itérations, permet de constituer ainsi un ensemble de traces réseaux multi-activités dans la deuxième base de données 112. De manière préférentielle, le procédé est mis en œuvre sur des premier et deuxième jeux de données mono-activité, correspondant à des première et deuxième activités variées, de manière à ce que la deuxième base de données 112 comprenne au moins plusieurs centaines, voire plusieurs milliers, de traces réseau multi-activités pour chaque catégorie de multi-activités parmi l’ensemble de catégories de multi-activités prédéfinies. En outre, pour chaque catégorie de multi-activités, des traces réseau multi-activités avec des durées variées peuvent être obtenues. Par exemple, la variance de la distribution des durées des traces réseau multi-activités pour chaque catégorie de multi-activités peut être supérieure à un seuil donné. En outre, comme décrit précédemment, des traces réseau multi -activité peuvent être générées à partir d’associations de strictement plus de deux traces réseau mono-activité, par exemple à partir de triplets ou de quadruplets formés lors de l’étape 304, après qu’une combinaison de plus de deux traces réseau mono-activité a été sélectionnée lors de l’étape 302. La figure 5a présente une première trace réseau multi-activités générée lors de l’étape 306. 1 correspondant à la première technique de fusion de traces réseau mono-activité d’une paire créée par le module de génération, selon des modes de réalisation de l’invention. Une telle première technique de fusion est applicable à une association de strictement plus de deux traces réseau mono-activité créée par le module de génération.
Selon l’invention, la première technique de fusion permet la génération d’une première trace réseau multi-activités d’un premier type, le premier type représentant une situation de mise en œuvre simultanée de la première activité numérique et de la deuxième activité numérique, aussi appelée situation de « multitasking » en anglais.
L’étape 306.1 de la première technique de fusion peut être basée sur les sous-étapes logiques décrites ci-après.
Soit trace_l la trace réseau mono-activité appartenant à la première paire 401. 1 et issue de la première trace réseau mono-activité 141.10, c’est-à-dire la première partie 141.101 dans l’exemple décrit précédemment ; Soit trace_2 la trace réseau mono-activité appartenant à la première paire 401. 1 et issue de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20, c’est-à-dire la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 elle-même ;
Soit index_l la variable représentant l’index des paquets identifiés dans trace_l. Ainsi, trace_l[index_l] désigne le paquet d’indice index_l identifié dans la trace réseau mono-activité trace_l ;
Soit index_2 la variable représentant l’index des paquets identifiés dans trace_2. Ainsi, trace_2[index_2] désigne le paquet d’indice index_2 identifié dans la trace réseau mono-activité trace_2 ;
Soit longueur() la fonction représentant la longueur d’une trace, en nombre d’indices ; longueur() représente donc le nombre de paquets identifiés par une trace donnée ;
Soit date() une fonction indiquant une date d’arrivée d’un paquet, qui correspond à la valeur d’horodatage présentée précédemment ;
Soit multitasking_trace 1 la première trace réseau multi-activités du premier type issue de l’étape 306.1.
Les variables index_l et index_2 peuvent être initialisées à une valeur d’initialisation prédéterminée, par exemple à zéro ou 1.
Tant que index_l< longueur(trace_l) et index_2 < longueur (trace_2) :
- si date(trace_l[index_l])< date(trace_2[index_2]) : ajoutertrace_l[index_l] à multitasking_trace 1 ; incrémenter index_l de 1 ;
- sinon, si date(trace_l[index_l])>date(trace_2[index_2]) : ajouter trace_2[index_2] à multitasking_trace 1 ; incrémenter index_2 de 1 ;
- sinon, si date(trace_l[index_l]) =date(trace_2[index_2]): choisir (aléatoirement ou selon un critère donné) l’un des paquets trace_l[index_l] et trace_2[index_2], ajouter le paquet choisi à multitasking_tracel, et incrémenter l’index de la trace du paquet choisi. A noter que dans ce cas, le paquet non choisi est ajouté à l’itération suivante à multitasking_trace 1.
Ainsi, d’après la logique ci-dessus, les premiers paquets issus de la première partie 141.101 de la première trace réseau mono-activité 141. 10 et les deuxièmes paquets issus de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 sont ordonnés uniquement selon leurs valeurs d’horodatage dans la première trace réseau multi-activités générée à l’étape 306.1.
Il est ainsi rendu possible d’obtenir la première trace multi-activités du premier type.
La figure 5a illustre la mise en œuvre de la première technique sur la première paire 401. 1 de traces réseau mono-activité. Sur la figure 5a, à titre illustratif, la première partie 141.101 de la première trace réseau monoactivité 141.10 comprend quatre premiers paquets d’indices compris entre 1 et 4, et la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 comprend trois deuxièmes paquets d’indices compris entre 1 et 3. Les valeurs d’horodatage respectives des premiers paquets sont indiquées dans une ligne 502.1 et les valeurs d’horodatage respectives des deuxièmes paquets sont indiquées dans une ligne 502.2.
La première trace réseau multi-activités 501 est obtenue en ordonnant les premiers paquets et les deuxièmes paquets uniquement selon leurs valeurs d’horodatage respectives, indiquées dans une ligne 502.3, et la première trace réseau multi-activités 501 comprend ainsi sept paquets, dont quatre premiers paquets et trois deuxièmes paquets.
Dans l’exemple de la figure 5a, les valeurs d’horodatage des lignes 502.1, 502.2 et 502.3 sont exprimées en secondes.
La figure 5b présente une deuxième trace réseau multi-activités obtenue à l’étape 306.2 correspondant à la deuxième technique de fusion de traces réseau mono-activité d’une paire créée par le module de génération, selon des modes de réalisation de l’invention. Une telle deuxième technique de fusion est applicable à une association de strictement plus de deux traces réseau mono-activité créée par le module de génération.
Selon l’invention, la deuxième technique de fusion permet la génération d’au moins une deuxième trace réseau multi-activités d’un deuxième type, le deuxième type représentant une situation de mise en œuvre alternée de la première activité numérique et de la deuxième activité numérique, aussi appelée situation de « task-switching » en anglais. Dans une situation d’alternance, chaque activité est effectuée pendant une durée donnée, notée P dans ce qui suit, et le module de génération 110 prend en outre en compte une durée de transition D d’une activité numérique à l’autre.
L’étape 306.2 de la deuxième technique de fusion peut être basée sur les sous-étapes logiques décrites ci-après.
Soit P un paramètre qui définit une durée durant laquelle une activité numérique est effectuée avant alternance avec l’autre activité. Aucune restriction n’est attachée à la valeur de P, qui peut être fixe ou qui peut être sélectionnée aléatoirement ou semi-aléatoirement dans un intervalle donné. Dans ce qui suit, P est une valeur fixe qui vaut 2 secondes, à titre illustratif.
Soit D un paramètre qui définit une durée de transition entre les deux activités numériques. Aucune restriction n’est attachée à la valeur de D, qui peut être une valeur fixe ou peut être sélectionnée aléatoirement ou semi-aléatoirement dans un intervalle donné. Dans ce qui suit, il est considéré, à titre illustratif, que D est sélectionnée aléatoirement dans un intervalle compris entre 0,1 et 0,5 seconde.
Soit trace_l la trace réseau mono-activité appartenant à la première paire 401. 1 et issue de la première trace réseau mono-activité 141.10, c’est-à-dire la première partie 141.101 dans l’exemple décrit précédemment.
Soit trace_2 la trace réseau mono-activité appartenant à la première paire 401. 1 et issue de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20, c’est-à-dire la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 elle-même.
Soit multitasking_trace2 la deuxième trace réseau multi-activités du deuxième type issue de l’étape 306.2.
Soit la fonction sous_trace(P,T) une fonction qui retourne une sous-trace de durée P (ou de durée la plus proche possible de P, en fonction des paquets de la trace T) à partir d’une trace réseau mono-activité T. En variante, sous_trace(P,T) retourne la plus petite sous-trace de la trace réseau mono-activité T dont la durée est supérieure à P.
Tant que trace_l et trace_2 sont non vides, les étapes suivantes sont mises en œuvre :
- générer une valeur de paramètre P. Dans l’exemple considéré ici, le paramètre P est fixe et égal à 2 secondes ;
- ajouter les paquets identifiés dans la sous-trace sous_trace(P,trace_l) à multitasking_trace2 ;
- supprimer la sous-trace sous_trace(P,trace_l) de trace_l ;
- générer une valeur du paramètre D. Dans l’exemple considéré ici, le paramètre D est sélectionné aléatoirement dans l’intervalle [0,1 ;0,5] ;
- ajouter un intervalle vide de durée D à multitasking_trace2. L’ajout d’un tel intervalle revient à modifier la valeur d’horodatage du prochain paquet ajouté à une valeur égale à la somme de la valeur d’horodatage du dernier paquet ajouté et de D ;
- générer une valeur de paramètre P. Dans l’exemple considéré, P étant fixe, cette nouvelle génération de P conduit à obtenir à nouveau une valeur égale à 2 secondes ;
- ajouter les paquets identifiés dans la sous-trace sous_trace(P,trace_2) à multitasking_trace2 ;
- supprimer la sous-trace sous_trace(P,trace_2) de trace_2 ;
- générer une valeur du paramètre D. Dans l’exemple considéré ici, le paramètre D est sélectionné aléatoirement dans l’intervalle [0,1 ;0,5] ;
- ajouter un intervalle vide de durée D à multitasking_trace2.
Autrement dit, la deuxième trace multi-activités est obtenue par alternance de sous-traces, ou ensembles de paquets, de durée P donnée des deux traces réseau mono-activité de la première paire 401. 1, un intervalle vide de durée D étant prévu dans la deuxième trace multi-activités entre deux sous-traces consécutives issues de différentes traces réseau mono-activité.
La figure 5b illustre la mise en œuvre de la deuxième technique sur la première paire 401. 1 de traces réseau mono-activité.
Sur la figure 5b, à titre illustratif, la première partie 141.101 de la première trace réseau monoactivité 141.10 comprend cinq premiers paquets d’indices compris entre 1 et 5, et la deuxième trace réseau mono-activité 141.20 comprend quatre deuxièmes paquets d’indices compris entre 1 et 4. Les valeurs d’horodatage respectives des premiers paquets sont indiquées dans une ligne 512.1 et les valeurs d’horodatage respectives des deuxièmes paquets sont indiquées dans une ligne 512.2.
La deuxième trace réseau multi-activités 511 est obtenue par alternance de sous-traces, ou ensembles de paquets, de durée P donnée des deux traces réseau mono-activité de la première paire 401. 1, un intervalle vide de durée D étant prévu dans la deuxième trace multi-activités entre deux sous-traces consécutives issues de différentes traces réseau mono-activité.
Ainsi, une première sous-trace comprend les deuxièmes paquets d’indice 1 à 3 de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20, une deuxième sous-trace comprend les premiers paquets d’indice 1 et 2 de la première partie 141.101, une troisième sous-trace comprend le deuxième paquet d’indice 4 de la deuxième trace réseau mono-activité 141.20, et une quatrième sous-trace comprend les premiers paquets d’indice 3 à 5 de la première partie 141.101.
Une ligne 512.3 indique les valeurs d’horodatage des paquets des sous-traces ci-dessus. Les valeurs d’horodatage des paquets d’une sous-trace donnée sont déterminées en sommant :
- la valeur d’horodatage du dernier paquet de la sous-trace précédente ;
- l’intervalle vide de durée D déterminé entre la sous-trace précédente et la sous-trace donnée ;
- la valeur d’horodatage initialement attribuée au paquet, c’est-à-dire les valeurs d’horodatage des lignes 512.1 et 512.2.
Les valeurs D des intervalles vides entre les sous-traces sont déterminées aléatoirement dans l’intervalle [0, 1-0,5], et les valeurs D suivantes sont obtenues, à titre d’exemple :
- 0,3 seconde pour l’intervalle vide entre la première sous-trace et la deuxième sous-trace ; - 0,1 seconde pour l’intervalle vide entre la deuxième sous-trace et la troisième sous-trace ;
- 0,5 seconde pour l’intervalle vide entre la troisième sous-trace et la quatrième sous-trace.
Dans l’exemple de la figure 5b, les valeurs d’horodatage des lignes 512.1, 512.2 et 512.3 sont exprimées en secondes.
La figure 6 présente la structure d’un module de génération 110 d’au moins une trace réseau multi-activités, selon des modes de réalisation de l’invention.
Le module de génération 110 comprend un processeur 601 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 602 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc). En variante, la mémoire 602 comprend plusieurs mémoires des types précités.
La mémoire 602 comprend au moins une mémoire non-volatile dans laquelle sont stockées, de manière temporaire ou permanente, les données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre des étapes du procédé de génération selon l’invention décrites en référence à la figure 3.
En particulier, la mémoire 602 peut stocker les jeux de données mono-activité obtenus aux étapes 300 et 301, les traces réseau mono-activité issues de ces jeux de données, les traces réseau mono-activité alignées lors de l’étape 303, les paires de traces réseau mono-activité issues de l’étape 304 ainsi que ladite au moins une trace réseau multi-activités générée lors de l’étape 305. Le stockage de l’étape 307 peut cependant correspondre à un stockage dans une mémoire externe au module de génération 110, tel qu’un stockage dans la deuxième base de données 112 par exemple. En variante, l’une au moins des bases de données 111 et 112 est intégrée dans la mémoire 602. Toutefois, la taille des bases de données 111 et 112 étant de préférence très importante, de l’ordre de plusieurs milliers, voire centaines de milliers de traces réseau, un stockage dans des bases de données 111 et 112 externes au module de génération 110 est préférable.
Le processeur 601 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 602, pour la mise en œuvre des étapes du procédé de génération selon l’invention, décrit en référence à la figure 3.
Le module de génération 110 comprend une première interface 603 apte à recevoir des jeux de données mono-activité lors des étapes 300 et 301 décrites précédemment. Par exemple, la première interface 603 est apte à interroger la première base de données 111 pour obtention des premier et deuxième jeux de données mono-activité.
Le module de génération 110 comprend en outre une deuxième interface 604 apte à transmettre l’au moins une trace réseau multi-activités généré lors de l’étape 305, notamment pour stockage dans la deuxième base de données 112 lors de l’étape 307.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de génération d’au moins une trace réseau multi -activités, le procédé comprenant la génération (305) de ladite au moins une trace réseau multi-activités (501 ; 511) à partir d’au moins un premier jeu de données (140.1) et un deuxième jeu de données (140.2) comprenant respectivement au moins une première trace réseau mono-activité (141.10) associée à une première activité numérique et au moins une deuxième trace réseau mono-activité (141.20- 141.23) associée à une deuxième activité numérique, ladite au moins une trace réseau multi- activités identifiant des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la génération (305) de ladite au moins une trace réseau multi-activités (501 ; 511) est mise en œuvre en fonction de valeurs d’horodatage des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité (141.10) et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité (141.20-141.23).
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre la formation (304) d’au moins une association (401.1-401.4) de traces réseau mono-activité comprenant au moins une partie ou l’ensemble de la première trace réseau mono-activité , identifiant un premier ensemble de premiers paquets parmi les premiers paquets de la première trace réseau mono-activité, et une partie ou l’ensemble de la deuxième trace réseau monoactivité, identifiant un deuxième ensemble de deuxièmes paquets parmi les deuxièmes paquets de la deuxième trace réseau mono-activité ; ladite au moins une trace réseau multi-activités (501 ;511) est générée à partir de ladite au moins une association, en fonction de premières valeurs d’horodatage des premiers paquets du premier ensemble et de deuxièmes valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets du deuxième ensemble, ladite au moins une trace réseau multi-activités identifiant les premiers paquets du premier ensemble et les deuxièmes paquets du deuxième ensemble.
4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, comprenant un alignement temporel (303) de la première trace réseau mono-activité (141.10) et de la deuxième trace réseau mono-activité (141.20-141.23) par modification des valeurs d’horodatage des premiers paquets identifiés dans la première trace réseau mono-activité et/ou par modification des valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets identifiés dans la deuxième trace réseau mono-activité.
5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la première trace réseau mono-activité (141.10) et la deuxième trace réseau mono-activité (141.20) ont des durées différentes, la première trace réseau mono-activité ayant une durée plus longue qu’une durée de la deuxième trace réseau mono-activité, et dans lequel l’alignement temporel (303) comprend un fractionnement de la première trace réseau mono-activité en au moins une première partie (141.101) de durée la plus proche possible d’une durée de la deuxième trace réseau mono-activité, et un reliquat (141.104) d’une durée donnée, dans lequel ladite au moins une association (401.1-401.4) de traces réseau mono-activité comprend une première association (401.1) formée au moins par la première partie issue du fractionnement de la première trace réseau mono-activité et par l’ensemble de la deuxième trace réseau mono-activité, dans lequel au moins une trace réseau multi-activités est générée (305) à partir de la première association.
6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ladite au moins une association (401.1-401.4) de traces réseau mono-activité comprend une deuxième association (401.4) formée par le reliquat (141.104) de la première trace réseau mono-activité (141.10) et par une partie (141.20’”) d’une copie de la deuxième trace mono-activité (141.20-141.23) ayant la durée la plus proche possible de la durée donnée du reliquat, dans lequel au moins une trace réseau multi-activités est générée (305) à partir de la deuxième association.
7. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, selon une première technique de fusion, la première trace réseau multi-activités (501) est générée (305) en ordonnant les premiers paquets du premier ensemble et les deuxièmes paquets du deuxième ensemble uniquement en fonction des premières valeurs d’horodatage des premiers paquets du premier ensemble et des deuxièmes valeurs d’horodatage des deuxièmes paquets du deuxième ensemble.
8. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, selon une deuxième technique de fusion, la génération de la deuxième trace réseau multi-activités (511) comprend la définition d’un paramètre P identifiant une durée minimale pour une activité donnée, et dans lequel la deuxième trace réseau multi-activités comprend au moins une alternance d’un premier sous-ensemble de premiers paquets du premier ensemble et d’un deuxième sous-ensemble de deuxièmes paquets du deuxième ensemble, chaque premier et deuxième sous-ensembles ayant une durée supérieure ou égale à la durée minimale identifiée par le paramètre P.
9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le paramètre P est fixe, ou est défini aléatoirement ou pseudo-aléatoirement dans un intervalle prédéterminé de valeurs pour chaque premier sous-ensemble et chaque deuxième sous-ensemble.
10. Procédé selon la revendication 8 ou 9, dans lequel la génération de la deuxième trace réseau multi-activités (511) selon la deuxième technique de fusion comprend en outre la définition d’un paramètre D identifiant une durée de transition entre deux activités numériques, et dans lequel la deuxième trace réseau multi-activités comprend un intervalle vide entre chaque alternance d’un premier sous-ensemble à un deuxième sous-ensemble ou d’un deuxième sous- ensemble à un premier sous-ensemble, l’intervalle vide ayant une durée définie à partir du paramètre D.
11. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé est itéré après obtention (300 ; 301) de plusieurs premiers et deuxièmes jeux de données mono-activité, et dans lequel les traces réseau multi-activités sont stockées (307) dans une base de données.
12. Module de génération (110) d’au moins une trace réseau multi-activités (501 ; 511) comprenant :
- une interface (603) apte à obtenir au moins un premier jeu de données (140. 1) comprenant au moins une première trace réseau mono-activité (141.10) associée à une première activité numérique, et à obtenir au moins un deuxième jeu de données (140.2) comprenant au moins une deuxième trace réseau mono-activité (141.20-141.23) associée à une deuxième activité numérique ;
- un processeur (601) configuré pour générer au moins une trace réseau multi-activités (501 ; 511) à partir du premier jeu de données (140.1) et du deuxième jeu de données (140.2), ladite au moins une trace réseau multi-activités identifiant des premiers paquets de ladite première trace réseau mono-activité et des deuxièmes paquets de ladite deuxième trace réseau mono-activité.
13. Programme d'ordinateur apte à être mis en œuvre dans un module de génération tel que défini dans la revendication 12, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur (601), réalise les étapes du procédé défini dans l’une des revendications 1 à 11.
14. Support de données lisible par un ordinateur sur lequel a été mémorisés au moins une série d’instructions de code de programme pour l’exécution du procédé selon l’une des revendications 1 à 11.
15. Système comprenant un module de génération selon la revendication 12, et au moins un terminal utilisateur (150.1- 150. n) apte à émettre et/ou à recevoir des premiers paquets et/ou des deuxièmes paquets.
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