Caracterização de tráfego não solicitado em dispositivos móveis

Abstract

Smartphones increasingly play an important role in everyday life, whether to communicate or perform tasks that require more computing power. This has become an indispensable object in the lives of many people so their use increases more and more. This growth is associated with an increase in network traffic due to the existing applications and Internet services. This increase in traffic is also due to the development and growth of 3G and 4G mobile networks, which allow Internet access when out of Wi-Fi networks. Such access requires a mobile data plan that is normally limited to a certain level. Expiring this plan, access to the Internet from mobile networks is prohibited or limited to a certain rate which is often inadequate for the requirements of the applications used. This disturbance is commonly associated with the consumption of bandwidth in order to reproduce contents downloaded from the network. These contents are often associated with the normal operation of the applications, i.e., expected contents, however, there are contents that were not requested by the user, for instance advertisements contributing to data plan exhaustion. This justifies the need for studying and understanding the traffic involved between the user device and the network in order to assist the end user in identifying how much data has been consumed and distinguishing by the type of traffic involved. To answer this need, a systematic methodology is developed and proposed in this work considering as inputs popular user applications - YouTube, Facebook and Instagram - with potencial impact on the user data plan. Therefore, the present dissertation is a contribution in the field of traffic analysis and characterization, shedding light in the process of identifying and measuring traffic not requested by the user.

Os smartphones cada vez mais desempenham um papel importante no quotidiano, seja para apenas comunicar ou realizar tarefas que exijam mais poder computacional. Este tornou-se um objeto indispensável na vida de muitas pessoas pelo que a sua utilização cada vez cresce mais. A este crescimento está associado um aumento de tráfego de rede devido às aplicações e serviços de Internet atualmente existentes. Este aumento de tráfego, deve-se também ao desenvolvimento e crescimento das redes móveis do tipo 3G e 4G, que permitem o acesso à Internet quando se está fora de alcance de redes Wi-fi. Para tal acesso é necessário um plano de dados móveis que normalmente está limitado até um certo patamar. Esgotando este plano, o acesso à Internet a partir de redes móveis fica interdito ou é limitado a um certo débito muitas vezes bastante diminuto para as exigências das aplicações utilizadas. Esta perturbação está associada ao consumo de largura de banda a fim de reproduzir conteúdos que venham da rede. Estes conteúdos muitas vezes estão associados ao funciona-mento das aplicações, ou seja, tratam-se de conteúdo desejável, contudo, existem conteúdos aos quais não foram solicitados ao utilizador acabando por consumir o plano de dados. Surge daqui o pretexto para a necessidade de um estudo e compreensão de todo o tráfego envolvido entre o dispositivo do utilizador e a rede que, vise mostrar ao utilizador final a identificar quantos dados consumiu e distinguir por tipo de tráfego envolvido. Em resposta a esta necessidade, uma metodologia sistemática será desenvolvida e proposta no decorrer deste trabalho considerando como objetos de estudo aplicações populares - YouTube, Facebook e Instagram - com potencial impacto no plano de dados do usufruidor. Assim sendo, a presente dissertação é uma contribuição para o campo de análise e caracterização de tráfego, abrindo caminhos no processo de identificação e medição de tráfego não solicitado pelo utilizador.