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J-GLOBAL ID：202202240324561013   整理番号：22A0964050

CNNに基づくVPNトラヒック分類【JST・京大機械翻訳】

VPN Traffic Classification Based on CNN

著者 (3件)： Feng Ruixiao (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing,China) ,  Hu Taiwei (Southern University of Science and Technology,Department of Computer Science and Engineering,Shenzhen,China) ,  Jia Xiajin (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCRD  ページ： 94-99  発行年： 2022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： ネットワークトラフィックの分類は,長い間,研究の活発な分野であり,それはまた,ネットワークトラフィック解析の重要な部分である。しかし,ネットワークトラフィック暗号の使用とマスキングが近年成長しているので,従来のネットワーク分類法はそれほど有効でない。異なるサービスとアプリケーションからのフローと暗号化され,ランダムに混合される実世界シナリオネットワークトラフィックを分類するために十分に正確でない伝統的な方法の短所を克服するために,著者らは,既存のネットワーク構造から修正されるペイロードベースの技術と畳み込みニューラルネットワークモデルを利用する方法を提案した。著者らのデータ前処理は,訓練と分類のためにパケットペイロードのバイトフローを二次元アレイに変換する。暗号化されたトラヒック分類を意図しない既存の方法と比較して,著者らの方法は,より良い精度を達成するが,他の深いニューラルネットワークを使用するのに,より少ない資源集約度を残し,実用化のためにネットワークインフラストラクチャで展開するのに,より好適である。Copyright 2022 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： マスキング ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  ペイロード ,  ネットワーク構造 ,  応用プログラム ,  暗号 ,  パケット
準シソーラス用語： 分類法 ,  ネットワークトラフィック ,  データ前処理 ,  ネットワークインフラストラクチャー ,  ネットワークトラヒック解析 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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)： CNN ,  VPN ,  トラヒック ,  分類