Identificación de documentos PICSs relevantes usando tráfico de red y la extracción automática de objetos y propiedades BACnet

Abstract

Con el aumento en la popularidad de los edificios inteligentes, la administración de los dispositivos especializados que ayudan a la automatización de las tareas se ha vuelto cada vez más necesaria. Con el fin de contar con un sistema interconectado de estos dispositivos se recurre al uso de algún protocolo de comunicación de datos, entre los existentes se cuenta con el ISO 16484-5 conocido como BACnet, por sus siglas en inglés (Building Automation and Control Networks). Las capacidades documentadas de los dispositivos bajo el protocolo BACnet se encuentran en archivos en formato PDF llamados PICS, por sus siglas en inglés (Protocol Implementation Conformance Statement). Existen diversas razones por las cuales puede resultar muy útil conocer las capacidades de cada dispositivo como por ejemplo comunicarse con los dispositivos, desarrollar aplicaciones con ellos entre otros. Independientemente la razón por la que se quiera conocer la información contenida en los PICSs, la extracción manual de su información resulta poco escalable y muy tediosa si se realiza de manera manual. Aunque existen trabajos anteriores donde se ha conseguido la extracción automática de información contenida en los PICS, su alcance sea ha sido limitado a un pequeño grupo (10 PICSs). Este trabajo parte de esa idea y tiene como intención realizar el procesamiento total de objetos y propiedades de los dispositivos (PICSs) contenidos en el repositorio oficial del sitio de BACnet. Aparte de la creación de un algoritmo capaz de realizar la extracción de los objetos y propiedades BACnet escritos como texto no estructurado en todos los documentos PICS existentes en el repositorio oficial, este trabajo busca mejorar la usabilidad existente en el estado del arte. Como trabajo en general, se tiene como objetivo la creación de un sistema donde de manera automática un usuario suba a una página web un archivo de extensión PCAP, donde su contenido sea tráfico de red de un edificio inteligente, y el sistema extraiga la información necesaria para determinar los dispositivos que han generado tráfico, luego seleccione los PICSs que se encuentren relacionados a dichos dispositivos, y devuelva al usuario dos archivos por dispositivo encontrado: su respectivo PICS y un archivo que contenga los objetos y propiedades contenidos en ese PICS. Para poder realizar dicho trabajo, además del algoritmo mencionado se realiza la creación de un algoritmo de recuperación de PICS según la información obtenida en el tráfico de red suministrado, basado en recuperación textual de la información.

With the rise in popularity of smart buildings, the management of specialized devices that help automate tasks has become increasingly necessary. To have an interconnected system of these devices, some data communication protocol is used, among the existing ones is ISO 16484-5 known as BACnet (Building Automation and Control Networks). The documented capabilities of the devices under the BACnet protocol are found in PDF files called PICS, (Protocol Implementation Declaration of Conformity). There are several reasons why it can be very useful to know the capabilities of each device, such as communicating with the devices, developing applications with them, for example. Regardless of the reason why you want to know the information contained in the PICSs, the manual extraction of its information is not very scalable and very tedious if it is done manually. Although there are previous works where the automatic extraction of information contained in the PICS has been achieved, its scope has been limited to a small group (10 PICSs). This work is based on that idea and aims to perform the total processing of objects and device properties (PICSs) contained in the official repository of the BACnet site. In addition to the creation of an algorithm capable of extracting BACnet objects and properties written as unstructured text in all existing PICS documents in the official repository, this work seeks to improve the existing usability in the state of the art. As a general work, the objective is to create a system where a user automatically uploads a file with a PCAP extension to a web page, where its content is network traffic from an intelligent building, and the system extracts the necessary information. to determine the devices that have generated traffic, then select the PICS that are related to those devices, and return to the user two files per device found: its respective PICS and a file containing the objects and properties contained in that PICS. To carry out this work, in addition to the algorithm mentioned above, the creation of a PICS recovery algorithm is carried out according to the information obtained in the supplied network traffic, based on the recovery of textual information.