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J-GLOBAL ID：201702215627558965   整理番号：17A1565996

アンサンブルネットワークトラフィック分類アルゴリズムの比較と新しいアンサンブル法提案【Powered by NICT】

Ensemble network traffic classification: Algorithm comparison and novel ensemble scheme proposal

著者 (4件)： Gomez Santiago Egea (Escuela Tecnica Superior de Ingenieros de Telecomunicacion, Universidad de Valladolid, Campus Miguel Delibes, Valladolid 47011, Spain) ,  Martinez Belen Carro (Escuela Tecnica Superior de Ingenieros de Telecomunicacion, Universidad de Valladolid, Campus Miguel Delibes, Valladolid 47011, Spain) ,  Sanchez-Esguevillas Antonio J. (Escuela Tecnica Superior de Ingenieros de Telecomunicacion, Universidad de Valladolid, Campus Miguel Delibes, Valladolid 47011, Spain) ,  Hernandez Callejo Luis (Escuela Tecnica Superior de Ingenieros de Telecomunicacion, Universidad de Valladolid, Campus Miguel Delibes, Valladolid 47011, Spain)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 127  ページ： 68-80  発行年： 2017年 
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： ネットワークトラフィック分類(NTC)は,ネットワーク監視,サービス品質管理とネットワークセキュリティのための重要な一つである。機械学習アルゴリズムは,ネットワークトラフィック分類のための有望な解決策として過去数年間の多くの研究者の注目を集めている。機械学習では,アンサンブルアルゴリズムは与えられた訓練と分類戦略に従ってより複雑なモデルを構築するために協力するベース推定量の集合により形成された分類器である。得られたモデルは,通常,単一推定量と比較して有意な精度向上でなく,余分な時間コスト,オンラインNTCへのこれらの方法の応用を障害するかもしれないを示した。研究と決定木に基づく七一般的なアンサンブルアルゴリズムの性能を比較し,アンサンブル学習は,このモデリング作業に適切に適用できるかどうかを決定するためのモデル精度,バイト精度,潜時に焦点を当てた。研究アルゴリズムのいくつかはモデル精度とバイト精度の点で単一ディシジョンツリーを克服することを示した。しかし,顕著な潜時増加は実時間文脈におけるこれらの方法の利用を妨げている。さらに,速く分類を達成するために交通網データセットで示された不均衡な集団を利用した新しいアンサンブル分類器を導入した。実験結果は筆者らの方式がアンサンブル法の精度改善を維持するが,低遅延処罰,オンラインネットワークトラヒック分類のためのアンサンブル法の可能性を高めることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  輸送網 ,  ディシジョンツリー ,  バイト ,  学習アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  モデリング ,  機械学習 ,  推定量
準シソーラス用語： アンサンブル分類器 ,  モデル精度 ,  アンサンブル学習 ,  オンライン ,  *トラフィック分類 ,  *アンサンブル法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル ,  ネットワークトラフィック ,  分類アルゴリズム ,  アンサンブル法 ,  提案