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J-GLOBAL ID：201902286451148894   整理番号：19A1827554

動的ワーピングネットワークを用いたモバイルビデオストリーミングのためのトラフィック分類【JST・京大機械翻訳】

Traffic Classification for Mobile Video Streaming Using Dynamic Warping Network

著者 (4件)： Tang Shuang (Dept. of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Li Chensheng (Dept. of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Qin Xiaowei (Dept. of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wei Guo (Dept. of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WOCC  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 従来のトラフィック分類法は,一般にビデオストリーミングのためのインターネットトラフィックを同じカテゴリに分類する。しかしながら,ビデオストリーミングはQoE評価のタスクのために異なるストリーミング技術に従って異なって処理されなければならない。一方,エンドツーエンド暗号化と異なる暗号化形式は,不十分な識別可能な特性のために,トラフィック分類をさらに困難にする。本研究では,トラヒックパターンに基づいて異なるストリーミング技法を識別することを可能にする新しい動的ワーピングネットワーク(DWN)モデルを提案した。著者らは,ダウンロード速度シリーズと一連のワーピングシリーズの間のソフト動的時間ワーピング(DTW)距離を計算して,それをさらにトラフィック分類のために多層知覚(MLP)に供給した。また,逆伝搬アルゴリズムを用いて,MLPとワーピング系列を共同で訓練する方法を示した。提案したモデルは,異なるストリーミング技術間のインターネットトラフィックを識別するための最先端のMaMPFモデルより優れている。ここで,HTTP適応ストリーム(HAS)とライブ放送(LB)を用いたビデオ(VoD)の精度は,それぞれ90.51%と88.84%に達する。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： 暗号 ,  エンドツーエンド方式 ,  *ストリーミング ,  *録画装置 ,  *携帯電話 ,  ダウンロード ,  放送 ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： HTTP ,  逆伝搬アルゴリズム ,  体感品質 ,  ネットワークトラフィック ,  *トラフィック分類 ,  *ビデオストリーミング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ワーピング ,  モバイル ,  ビデオストリーミング ,  トラフィック分類