時間周波数同期応用のためのネットワークトラフィックの特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

Wu Fei; Jiang Xiangdong; Ma Weizha; Wang Ling; Jiang Yundou; Guan Song; Li Xuebin; Song Manrui; Liu Ming; Yin Meng

文献

J-GLOBAL ID：201802258721476130 整理番号：18A1621853

時間周波数同期応用のためのネットワークトラフィックの特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

A Feature Extraction Method of Network Traffic for Time-Frequency Synchronization Applications

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資料名：
巻： 2017 号： ICCSEC ページ： 537-9 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)

ネットワークトラフィックはネットワーク挙動とユーザの活動パターンを具体化し,多くの固有の特徴と動的特性を保持する。ネットワークにおけるネットワークトラフィックの特徴抽出は,時間-周波数同期応用において重要な役割を果たす。ネットワークトラフィックの隠れた特性と特徴を正確に抽出する方法は,ネットワーク故障位置決め,異常検出,および性能解析のようなネットワーク活動に重要な影響を及ぼす。この目的のために,本論文はネットワークトラフィックを特徴付けるための新しい特徴抽出法を提案する。最初に,時間-周波数解析理論を用いて,時間-周波数領域への時間-周波数同期応用におけるネットワークトラフィックを変換した。次に,クラスタ分析理論を用いて,ネットワークトラフィック特徴成分を抽出して抽出した。そして,k-平均解析方法を利用して,時間領域におけるネットワークトラフィックの隠れた特徴を精製した。最後に,特徴解析法を検証するために,異常検出試験を行った。シミュレーション結果は,著者らの方式が有望であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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