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J-GLOBAL ID：201802272588551081   整理番号：18A0441894

変分自動符号器ネットワークに基づく移動アプリケーションのトラフィック同定【Powered by NICT】

Traffic Identification of Mobile Apps Based on Variational Autoencoder Network

著者 (3件)： Li Ding ,  Zhu Yuefei ,  Lin Wei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIS  ページ： 287-291  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： 交通同定は,ネットワークセキュリティにおける基本的な問題である。深さパケット検査(DPI)とフローベース分類器のような伝統的な方法は,大量の試料を標識と手動で特徴を抽出するのが困難である。コンピュータビジョンにおける成果に触発されて,モバイルapp交通に焦点を当て,変分オートエンコーダネットワーク(VEAN)に基づく深学習モデルを提案した。著者らの貢献は二つである。モバイルapp交通流を視覚意味のある画像への新しい方法を提案し,機械はヒト方法でトラヒックを同定することを可能にする。変換法に基づいて,IMTD17と命名したオープンデータセットを作成した。第二に,改善されたネットワークモデルを提案し,変分オートエンコーダ(VAE)アルゴリズムを2段階学習に導入した。モデルは,大量のラベルなしデータからの学習を実現し,マニュアル特徴抽出のための置換の実現可能性を潜在特徴の可視化解析により説明した。実験結果は,同定精度は99.6%,実際的な要件を満たすに達することができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パケット ,  特徴抽出 ,  可視化 ,  *符号器 ,  交通流 ,  携帯電話 ,  コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  *変分法 ,  *ネットワーク ,  *応用プログラム ,  学習モデル ,  学習
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  ネットワークセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変分 ,  符号器 ,  アプリケーション ,  トラフィック ,  同定