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Ipoque – State of Open-Source DPI Report 2024 DPI-Lösungen 2024: Open-Source vs. Kommerziell

Ein Gastbeitrag von Christine Lorenz 2 min Lesedauer

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Der neu veröffentlichte „State of Open-Source DPI Report 2024“ von Ipoque, ein Tochterunternehmen von Rohde & Schwarz, beleuchtet die Effizienz von Open-Source Deep Packet Inspection (DPI) und die damit verbundenen Herausforderungen sowie Chancen für Netzwerkanbieter und Cyber­sicherheits­unternehmen.

Der „State of Open-Source DPI Report 2024“ von Ipoque verdeutlicht die Grenzen und Herausforderungen von Open-Source DPI und hebt die Vorteile kommerzieller Alternativen hervor.(Bild: Zaleman - KI-generiert_stock.adobe.com / KI-generiert)
Der „State of Open-Source DPI Report 2024“ von Ipoque verdeutlicht die Grenzen und Herausforderungen von Open-Source DPI und hebt die Vorteile kommerzieller Alternativen hervor.
(Bild: Zaleman - KI-generiert_stock.adobe.com / KI-generiert)

Deep Packet Inspection (DPI) ist eine fortschrittliche Methode zur Datenanalyse, bei der Datenpakete, die über ein Netzwerk gesendet werden, gründlich identifiziert und klassifiziert werden. Diese Technik ermöglicht es, Protokolle, Anwendungen und Dienste zu erkennen und Netzwerk­sicherheits­richtlinien effizient umzusetzen. Der Report „State of Open-Source DPI Report 2024“ basiert auf der Befragung von 48 führenden Networking- und Cybersecurity-Herstellern und liefert entscheidende Einblicke, die Unternehmen bei der Wahl der passenden DPI-Lösungen unterstützen können. Im weiteren Verlauf erfahren Sie mehr über die wesentlichen Erkenntnisse der Untersuchung.

Protokollerkennung vs. Anwendungserkennung

Die Studie zeigt, dass Open-Source DPI bei der Erkennung von Protokollen wie HTTP/S und BitTorrent hohe Effizienz aufweist. 78,3 Prozent der Befragten bestätigen die umfassende Protokollerkennung durch Open-Source DPI. Im Gegensatz dazu offenbart der Bericht Schwächen bei der Klassifizierung von Anwendungen wie Teams und Microsoft 365. Nur 28,3 Prozent der Befragten sind der Meinung, dass Open-Source DPI diese Anwendungen umfassend erkennen kann. Diese Schwächen bei der Anwendungserkennung erschweren die Umsetzung präziser, anwendungsbasierter Netzwerksicherheitsrichtlinien.

Herausforderungen durch Verschlüsselung

Die zunehmende Verschlüsselung stellt eine erhebliche Herausforderung für Open-Source DPI dar. Neuere Protokolle wie TLS 1.3 schützen Daten, die für herkömmliche DPI-Tools nur schwer zu klassifizieren sind. Kommerzielle DPI-Lösungen nutzen KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning, um trotz Verschlüsselung präzise Klassifizierungen zu ermöglichen. Open-Source DPI hat in diesem Bereich noch Aufholbedarf.

Sicherheitsrisiken und begrenzter Support

Ein kritischer Punkt ist die Sicherheit von Open-Source DPI. Anpassungen durch Benutzer können Sicherheitslücken schaffen. Zudem wird der eingeschränkte oder nicht vorhandene Kundenservice und Support bemängelt. 71,3 Prozent der Befragten bewerten den Support als unzureichend, was bei komplexen Implementierungen zu erheblichen Problemen führen kann.

Migration zu kommerziellen DPI-Lösungen

Die Studie zeigt, dass steigende Datenvolumen und der Bedarf an umfassenden Signaturbibliotheken viele Anbieter dazu veranlassen, von Open-Source auf kommerzielle DPI-Lösungen umzusteigen. 82,2 Prozent der Befragten geben an, dass Migrationswerkzeuge ihre Entscheidung positiv beeinflussen. Diese Werkzeuge erleichtern die Integration und reduzieren die Komplexität des Wechsels.

Ipoque’s innovative DPI-Technologie

Ipoque bietet mit den OEM DPI Engines R&S PACE 2 und R&S vPACE leistungsstarke Alternativen zu Open-Source DPI. Diese Lösungen nutzen fortschrittliche Verschlüsselungsintelligenz (Encrypted Traffic Intelligence), um auch verschlüsselte Datenströme präzise zu klassifizieren. Mit geringem Speicherbedarf und einer umfassenden, wöchentlich aktualisierten Signaturbibliothek bieten sie eine skalierbare und zuverlässige Lösung. Zudem erleichtern spezialisierte Migrationswerkzeuge den Wechsel von Open-Source zu kommerziellen Lösungen.

Über die Autorin: Christine Lorenz ist Marketingexpertin bei Ipoque und spezialisiert auf DPI. Mit ihrem Hintergrund in Marketing-Kommunikation, ist sie leidenschaftlich bemüht, die Menschen für die Möglichkeiten von Traffic-Analyse und DPI-Anwendungsfällen zu sensibilisieren.

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