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J-GLOBAL ID：201902236184415851   整理番号：19A1765058

トラフィック相関に基づく適応ビデオストリームの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of adaptive video streams based on traffic correlation

著者 (1件)： Biernacki Arkadiusz (Institute of Computer Science, Silesian University of Technology, Gliwice, Poland)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 78  号： 13  ページ： 18271-18291  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Dynamic Adaptive Streaming Over HTTP(DASH)の普及により,ブロードバンドおよびインターネットサービスプロバイダのリンクは主にマルチメディアコンテンツを伝送する。最も一般的なプロバイダは,ビデオサービスを暗号化するので,Deepパケット検査(DPI)によりトラヒックを同定する試みは困難に遭遇する。したがって,暗号化DASHトラフィックは新しい分類法を必要とする。本研究では,ビデオフロー間の統計的依存性を考慮してDASHトラフィックを同定することを提案した。この目的のために,アプリケーションレベル情報のみを用いて類似性を示すトラフィックフローのグループを同定できるクラスタ分析を採用した。本研究では,3つの教師なしクラスタリングアルゴリズム,すなわちMinMaxK-Means,OPTICSおよびAutoClassを適用し,エミュレーション環境から得られたビデオトレースを分類した。実験結果により,採用したアルゴリズムは,異なるプレーアウト戦略により生成されたビデオフローを効果的に識別できることを示した。分類性能は学習プロセスのネットワーク条件とパラメータに依存する。Copyright 2019 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  パケット ,  *録画装置 ,  暗号 ,  アルゴリズム ,  広帯域 ,  クラスタ分析 ,  エミュレーション ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 学習過程 ,  教師なしクラスタリング ,  分類法 ,  マルチメディアコンテンツ ,  ISP【インターネット】 ,  *ビデオストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ネットワークトラフィック ,  適応ビデオ ,  マルチメディア通信 ,  ビデオストリーミング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： トラフィック ,  相関 ,  適応 ,  ビデオストリーム ,  同定