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J-GLOBAL ID：202102253064276116   整理番号：21A0666388

アプリケーション特定ネットワークスライスにおけるアプリケーション同定のための漸進的スライシング【JST・京大機械翻訳】

Progressive Slicing for Application Identification in Application-Specific Network Slicing

著者 (2件)： Iwai Takamitsu (University of Tokyo,Tokyo,Japan) ,  Nakao Akihiro (University of Tokyo,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  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： トラフィック暗号の増殖により,機械学習を用いた与えられた暗号化トラフィックの応用同定の必要性は,アプリケーション特有のトラヒック管理のために成長している。しかし,分類遅延と誤分類の負の影響に関する多くの研究はない。特に,ビデオストリーミングのようなバーストトラフィックを生成するアプリケーションは,分類中の輻輳を引き起こし,これは,かなりの分類遅延によりQoEを劣化させる。本論文では,分類の状態に従って複数のスライスに流れを適応的に割当てる,Progressive Sliceと呼ばれる新しいメカニズムを提案した。この新しい分類機構は,分類の過程において,フローをスライスに徐々に分離することによって,分類遅延を緩和する。さらに,分類の多重ステージは精度を改善し,信頼スコアに基づくより柔軟なアプリケーションスライシングを可能にする。Android VMに関する複数のユーザシナリオで提案した方法を評価した。この方法は,ビデオアプリケーションのトラヒックが共存する場合でも,単一分類によるスライシングと比較して,Twitterの検索応答時間を35%改善することを示した。Copyright 2021 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： 多重化 ,  録画装置 ,  *応用プログラム ,  暗号 ,  応答時間 ,  機械学習
準シソーラス用語： スライシング ,  ビデオストリーミング ,  体感品質 ,  アンドロイド ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： アプリケーション ,  スライス ,  同定 ,  スライシング