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J-GLOBAL ID：201002286631891229   整理番号：10A0662483

複数パケットフィルタのための効率的共有決定木の構築

On Constructing Efficient Shared Decision Trees for Multiple Packet Filters

著者 (2件)： ZHANG Bo (Rice Univ.) ,  NG T. S. Eugene (Rice Univ.)
資料名： Proceedings. IEEE INFOCOM  (Proceedings. IEEE INFOCOM)
巻： 2010 Vol.3  ページ： 2910-2918  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0920A  ISSN： 0743-166X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パケットフィルタは,ファイアウオール,QoS,仮想プライベートネットワーク(VPN),負荷均衡などのために,ルータなどのネットワーク機器において広く用いられている。こうした多様な目的のために,複数のフィルタが1個のルータに設けられることが多い。さらには,仮想ルータ技術の導入により,より多くのフィルタが設けられることとなる。本論文では,共有データ構造を用いて複数パケットフィルタを実現することにより,メモリ要求を大きく削減できることを示した。その結果,より多くのパケットフィルタを実現することができ,より多くの仮想ルータを効率的に支援できる。いくつかの共有HyperCut決定木を設けるのが,これを実現する効率的なデータ構造である。フィルタ群をどのHyperCut決定木に割り振るかの決定が効率を左右する。この決定を効率的に行うための重要な要因を特定した。そして,これら要因を考慮して共有構造を決定する機械学習手法を提案した。欲張りヒューリスティックスアルゴリズムを導入した。実際のパケットフィルタを用いた実験により,提案手法はメモリ要求を大きく削減できることを示した。

シソーラス用語： *ルータ【通信】 ,  *フィルタリング ,  パケット ,  ディシジョンツリー ,  QOS【通信】 ,  通信網 ,  負荷分散 ,  フィルタ ,  データ構造 ,  機械学習 ,  発見的方法
準シソーラス用語： *パケットフィルタリング ,  ヒューリスティクス ,  仮想プライベートネットワーク ,  決定木 ,  負荷均衡

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： パケット ,  共有 ,  決定木 ,  構築