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J-GLOBAL ID：202102260445898251   整理番号：21A0064222

CAPC:畳込みオートエンコーダによるパケットベースネットワークサービス分類器【JST・京大機械翻訳】

CAPC: Packet-Based Network Service Classifier With Convolutional Autoencoder

著者 (3件)： Chiu Kai-Cheng (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Liu Chien-Chang (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Chou Li-Der (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan, Taiwan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 218081-218094  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： インターネットは,高いサービス品質のためのユーザの様々な要求に適合するために,サービス品質(QoS)政策のような現代サービス指向アーキテクチャに伝統的機構から発展した。即座で効果的なネットワークトラフィック分類法は,ネットワークサービスの同定に不可欠であり,対応サービスのQoSポリシーを強制する。ネットワーク管理者は交通分類モジュールを容易に柔軟に展開し,新しいソフトウェア定義ネットワーキングの支援によりネットワークポリシーを構成できる。しかし,ポートベースの方法や深いパケット検査のような既存のトラヒック分類ソリューションは,リアルタイムで暗号化されたトラヒック分類を扱うことができない。本研究では,単一アプリケーションと粗いジャンルにそれぞれサービスを分類する,微細粒と粗粒の方法で,入力パケットを直ちに分類するために,畳込み自己エンコーダパケット分類器(CAPC)を提案した。CAPCは1D畳み込みニューラルネットワークと自動エンコーダからなるパケットベース深層学習モデルであり,動的ポートと暗号化トラヒックを扱え,クラスタ類似アプリケーションさえできる。この分類器は,プライベート自己捕獲トラヒックだけでなく,公共VPNデータセットも検証し,その性能を実証した。さらに,CAPCは16のサービスの個人データセット上で99.9%以上の精度で,異なるタイプのサービストラフィックを分類し,24のサービスの公開データセット上で97%以上であり,それによって他の深い学習分類器を凌駕する。また,実験結果は,安定性,平均精度,およびリコールを含む他の性能メトリックと,個人および公開データセットに関する15および18サービスの最も高いF_1スコア値を示した。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： *畳込み ,  学習 ,  *ネットワーク ,  *符号器 ,  クラスタ ,  応用プログラム ,  一次元 ,  ポート ,  暗号 ,  *パケット ,  インターネット
準シソーラス用語： *ネットワークサービス ,  サービス品質 ,  ネットワークトラフィック ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  オートエンコーダ ,  パケットベースネットワーク ,  サービス ,  分類器