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J-GLOBAL ID：202002267424318966   整理番号：20A2624278

オンラインP2P分類における統計的フロー特徴の早期推定の影響【JST・京大機械翻訳】

Impact of Early Estimation of Statistical Flow Features in On-line P2P Classification

著者 (6件)： Abdalla B.M.A (University of Kordofan,Faculty of Computer and Statistics Studies,Kordofan,Sudan) ,  Hamdan Mosab (Faculty of Engineering University Teknology Malaysia,School of Electrical Engineering,Johor,Malaysia) ,  Khalifa Entisar H. (Faculty of Engineering University Teknology Malaysia,School of Electrical Engineering,Johor,Malaysia) ,  Elhigazi Abdallah (Faculty of Engineering University Teknology Malaysia,School of Computing,Johor,Malaysia) ,  Ismail Ismahani (Faculty of Engineering University Teknology Malaysia,School of Electrical Engineering,Johor,Malaysia) ,  Marsono MN (Faculty of Engineering University Teknology Malaysia,School of Electrical Engineering,Johor,Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SCOReD  ページ： 294-299  発行年： 2020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： 帯域幅-重インターネットトラフィックの同定を通して,高帯域幅アプリケーショントラフィックを管理することは,ネットワーク管理のために重要であり,統計的フロー特徴に基づく分類は,インターネットトラフィックを識別するための有望な方法として証明された。最初のnパケットからの統計的流れ特徴の早期推定は,正確でタイムリーなトラフィック分類において,まだ本質的な役割を果たす。本研究では,精度,カッパ統計および分類時間に関してオンラインP2P分類に対する統計的流れ特徴の早期推定の影響を調べた。Brescia大学の利用可能なトレースを用いてシミュレーションを行った。結果は,P2Pトラフィックを検出する最も有意な精度と効率を与えるための初期統計的流れ特徴推定を説明した。Copyright 2020 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： *帯域幅 ,  パケット ,  ネットワーク管理
準シソーラス用語： *ピアツーピア ,  ネットワークトラフィック ,  *オンライン , 【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 (7件)： オンライン ,  P2P ,  分類 ,  統計 ,  フロー ,  早期 ,  推定