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J-GLOBAL ID：201902279608710692   整理番号：19A1323455

実時間ネットワークトラフィック分類のための革新的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An innovative approach for real-time network traffic classification

著者 (4件)： Dias Klenilmar Lopes (Federal University of Minas Gerais, Avenida Presidente Antonio Carlos, 6627, Pampulha, Belo Horizonte, 31270901, MG, Brazil) ,  Pongelupe Mateus Almeida (Federal University of Minas Gerais, Avenida Presidente Antonio Carlos, 6627, Pampulha, Belo Horizonte, 31270901, MG, Brazil) ,  Caminhas Walmir Matos (Federal University of Minas Gerais, Avenida Presidente Antonio Carlos, 6627, Pampulha, Belo Horizonte, 31270901, MG, Brazil) ,  de Errico Luciano (Federal University of Minas Gerais, Avenida Presidente Antonio Carlos, 6627, Pampulha, Belo Horizonte, 31270901, MG, Brazil)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 158  ページ： 143-157  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年の高速伝送速度に対する需要の増大は,ネットワークトラヒックの特性化と分類のための新しい機構の研究を引き付けている。それらの不十分な処理は,ネットワーク生存性,交通工学,サービス品質(QoS),および動的アクセス制御のような重要な操作方式の性能を劣化させる。交通分類のための最も一般的な方法は,Deepパケット推定(DPI)とポートベースの分類である。しかし,これらの方法は,ますます多くのトラヒックが暗号化されており,アプリケーションが動的ポートまたは他の人気のあるアプリケーションに割り当てられているポートを用いているので,obsolになっている。本論文は,適切なリアルタイムトラフィック処理を必要とするネットワーク方式のための解決策として,機械学習に基づくビデオストリーミングトラフィックのための分類モジュールを提示した。このモジュールは,Naive Bayesアルゴリズムの属性間の独立性の仮説の緩和のための新しいアプローチを採用した。結果は,提案したモジュールがリアルタイムシナリオに適用する有望な代替案であることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 暗号 ,  応用プログラム ,  運転モード ,  キャラクタリゼーション ,  ポート ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  交通工学 ,  機械学習 ,  パケット ,  アクセス制御
準シソーラス用語： ビデオストリーミング ,  サービス品質 ,  高速通信 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ナイーブBayes ,  交通分類 ,  機械学習 ,  ビデオストリーミング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 実時間 ,  トラフィック分類