[B-7-6] 機械学習を使用したフロー特徴量に基づくトラヒック分類に関する一検討
キーワード:アプリケーション識別、統計情報、機械学習
近年,インターネットの普及に伴い,さまざまなアプリケーションがネットワーク上に混在している.各アプリケーションごとに通信品質を制御し,より効率的に通信する必要性が高まっている.インターネットのサービスや,さまざまなアプリケーションに応じて制御を行うためには,まずトラヒックの情報から,どのアプリケーションのものなのかを識別する必要がある.
しかし、近年ではセキュリティ上の理由からポート番号によるポート番号による識別では正しくない事例が多くなってきている.
本研究では,通信フローのサイズやパケット数,頻度などの統計情報を利用した機械学習によるトラヒック分類を検討する.
しかし、近年ではセキュリティ上の理由からポート番号によるポート番号による識別では正しくない事例が多くなってきている.
本研究では,通信フローのサイズやパケット数,頻度などの統計情報を利用した機械学習によるトラヒック分類を検討する.
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