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J-GLOBAL ID：201102225617010897   整理番号：11A0601583

NetFlowトラヒック分類に対するサンプリングの影響の解析

Analysis of the impact of sampling on NetFlow traffic classification

著者 (4件)： CARELA-ESPANOL Valentin (Dept. Arquitectura de Computadors, Univ. Politecnica de Catalunya (UPC), Campus Nord, Edif. D6, C. Jordi Girona, 1-3 ...) ,  BARLET-ROS Pere (Dept. Arquitectura de Computadors, Univ. Politecnica de Catalunya (UPC), Campus Nord, Edif. D6, C. Jordi Girona, 1-3 ...) ,  CABELLOS-APARICIO Albert (Dept. Arquitectura de Computadors, Univ. Politecnica de Catalunya (UPC), Campus Nord, Edif. D6, C. Jordi Girona, 1-3 ...) ,  SOLE-PARETA Josep (Dept. Arquitectura de Computadors, Univ. Politecnica de Catalunya (UPC), Campus Nord, Edif. D6, C. Jordi Girona, 1-3 ...)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 55  号： 5  ページ： 1083-1099  発行年： 2011年04月01日 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： トラヒック分類問題は,最近ネットワーク運用者および研究者の双方の関心を集めている。いくつかの機械学習(ML)法が,この問題の有望な解として文献で提案されている。驚くべきことに,サンプルされたNetFlowデータに関してのトラヒック分類問題の研究は極めて少ない。サンプルされたNetFlowは,ネットワーク運用者の間では広く使われているモニタリング手法である。本稿では,このギャップを埋める努力をする。先ず,一般的なMLベースの技術を適用してNetFowに対する現在のML法の性能を解析する。その結果,適用した手法は以前のパケットベースの手法(≒90%)と同等の確度を得られるが,サンプリングの存在下でその確度が急速に低下する。この影響を軽減するため,サンプルされたNetFlowデータと共に運用でき,サンプリングの存在下でも良好な確度を持つ解を,ネットワーク運用者に提供する。Copyright 2011 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： インターネット ,  *信号標本化 ,  *機械学習 ,  監視 ,  精度 ,  *ネットワーク管理
準シソーラス用語： *サンプリング【標本化】 ,  モニタリング ,  確度

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： Netflow ,  トラヒック ,  分類 ,  サンプリング ,  解析