ニューラルネットワークを用いたトラヒックフローの分類

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN18004

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2018/01/11

タイトル(英語): Classification of Traffic Flows with Neural Network

著者名: 康本 健史(摂南大学),工藤 隆則(摂南大学)

著者名(英語): Yasumoto Kenji(Setsunan University),Takanori Kudo(Setsunan University)

キーワード: フロー分類|トラヒック観測|機械学習|ニューラルネットワーク|Flow Classification|Traffic Measurement|Machine Learning|Neural Network

要約(日本語): 　本研究ではフローデータを自動的に分類することができるニューラルネットワークを用いた分類器を提案する．これは過去のデータから正常なフローの特徴のパターンを解析してクラスに分類しておき，新たに観測されたフローを自動的に似た特徴のクラスに分類し，どのクラスにも属さないフローを異常フローの候補として検出する．実トレースデータを用いたシミュレーション実験により，提案手法の有効性を示した.

要約(英語): We propose a method that automatically classifies Internet flows using a neural network, which learns flow characteristics from past Internet flows and divides them into several classes based on their attributes. Newly arrived flows are classified into one of the classes via the neural network or detected as a candidate of anomaly flows.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 622 Kバイト