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J-GLOBAL ID：201802287215078747   整理番号：18A1170257

M3とPOSSの特徴に基づくネットワークトラヒック分類研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Network Traffic Classification Based on Min-Max Module and POSS Feature

著者 (2件)： He Jiling (上海海事大学,上海,201306) ,  Yu Weiwei (上海海事大学,上海,201306)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 28  号： 1  ページ： 83-88  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワークトラフィック分類は,ネットワーク研究とトラフィック工学の重要な基礎であり,ネットワークトラフィック分類は,ポート番号,ペイロード,ホスト行動,および機械学習の4つの分類法に大別される。機械学習に基づく現在の方法は,機械学習の過程で,データ次元縮小を実現でき,学習モデルの一般化能力を改善する。大規模トラフィックデータおよびネットワークトラフィックに存在するクラス不均衡問題に対して,最小最大統合戦略(min-maxmodule)を,提案した。M3)と多目的進化部分集合選択アルゴリズム(Paretooptimizationforsubsetselection)。同時に、この方法をその他の特徴選択方法及び古典的な処理クラスのアンバランス問題の方法と比較した。実験結果は,M3戦略が,大部分のケースでより良い性能を得ることができ,ネットワークトラフィックにおけるクラス不均衡の問題を効果的に処理することができ,トラフィック分類アプリケーションにおいて一定の実用性を持っていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： CASE ,  ペイロード ,  応用プログラム ,  機械学習 ,  *ネットワーク ,  次元縮小 ,  学習モデル ,  特徴選択 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 不均衡 ,  クラス不均衡 ,  ネットワークトラフィック ,  分類法 ,  ポート番号 ,  トラヒックエンジニアリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： network traffic classification ,  class imbalance ,  POSS ,  min-max module

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： POSS ,  トラヒック ,  分類 ,  研究