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J-GLOBAL ID：202002235809957741   整理番号：20A2094946

暗号化されたYouTubeトラヒックのためのRequet実時間QoEメトリック検出【JST・京大機械翻訳】

Requet Real-Time QoE Metric Detection for Encrypted YouTube Traffic

著者 (8件)： Gutterman Craig (Columbia University, New York , NY) ,  Guo Katherine (Nokia Bell Labs, New Providence, NJ) ,  Arora Sarthak (Columbia University, New York , NY) ,  Gilliland Trey (Columbia University, New York , NY) ,  Wang Xiaoyang (Nokia Bell Labs, New Providence, NJ) ,  Wu Les (Nokia Bell Labs, New Providence, NJ) ,  Katz-Bassett Ethan (Columbia University, New York , NY) ,  Zussman Gil (Columbia University, New York , NY)
資料名： ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications  (ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications)
巻： 16  号： 2s  ページ： 1-28  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5702A  ISSN： 1551-6857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビデオトラフィックがインターネットを支配しているので,ビデオトラフィックに対する適切なサポートを確保するために,オペレータが経験のビデオ品質(QoE)を検出することが重要である。エンドツーエンド暗号の幅広い展開によって,従来の深いパケット検査ベースのトラフィックモニタリング方式は,無効になった。これは,ユーザQoEをモニタし,彼らの経験を改善するネットワークオペレータに対する挑戦を提起する。この課題を解決するため,ネットワーク中ボックス展開に適したEncrypted Struced Requet-RequencyのREal-time QUalityのシステムを開発し,提示した。暗号化トラヒックのIPヘッダからビデオとオーディオチャンクを同定するために開発した検出アルゴリズムを使用する。チャンク統計から抽出した特徴を,QoEメトリック,特にバッファ警報(低バッファ,高バッファ),ビデオ状態(バッファ増加,バッファ減衰,定常,失速),およびビデオ解像度を予測するために,機械学習アルゴリズムへの入力として使用した。種々のWiFiとLTEネットワーク条件に配信された多様なビデオ資産から成る大きなYouTubeデータセットを収集し,性能を評価した。先行研究に基づくベースラインシステムとRequetを比較し,Requetが,それぞれ,バッファ低警報,ビデオ状態,およびビデオ分解能を,1.12×,1.53×,および3.14×の予測精度で,ベースラインシステムより優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  オペレータ ,  ネットワーク ,  *録画装置 ,  オーディオ機器 ,  エンドツーエンド方式 ,  パケット ,  インターネット ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ビデオ品質 ,  *体感品質 ,  *ユーチューブ ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： HTTP適応ストリーミング ,  機械学習

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 暗号化 ,  YouTube ,  トラヒック ,  実時間 ,  QoE ,  メトリック