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J-GLOBAL ID：201702264522706100   整理番号：17A1555655

Shadowsockの交通のランダムフォレストに基づく検出【Powered by NICT】

The Random Forest Based Detection of Shadowsock’s Traffic

著者 (4件)： Deng Ziye ,  Liu Zihan ,  Chen Zhouguo ,  Guo Yubin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IHMSC  ページ： 75-78  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 匿名通信技術の発展に伴い,ネットワーク監視はますます困難になってきているという事実につながった。匿名トラヒックが効果的に同定することができれば,このような技術の乱用を防ぐことができる。機械学習の研究が急速に近年開発されているので,本論文では,半教師つき学習法 ランダムフォレストアルゴリズムを適用しShadowsocksのトラヒック検出。編成,収集特徴,訓練モデルと予測結果を収集してランダムフォレストアルゴリズムを適用した後に,著者らの実験の85%以上の検出精度を得ることができる。列車セットと試験セット増加の尺度では,一定になるまで検出正解率は徐々に増加した。検出時の誤警報率と誤識別率を低減するための列車セット,試験セット及び特徴集合に対するいくつかの調整するであろうCopyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  *誤り率 ,  機械学習 ,  高速度
準シソーラス用語： 誤警報率 ,  正解率 ,  検出精度 ,  半教師つき学習 ,  匿名 ,  ネットワーク監視 ,  匿名通信 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (2件)： 交通 ,  ランダムフォレスト