畳み込みニューラルネットワークを用いたインターネットトラヒックフロー分類手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN18012

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2018/06/28

タイトル(英語): Internet traffic flow classification method using convolutional neural networks

著者名: 岸岡 圭太(関西大学),工藤 隆則(摂南大学),平田 孝志(関西大学)

著者名(英語): Keita Kishioka(Kansai University),Takanori Kudo(Setsunan University),Kouji Hirata(Kansai University)

要約(日本語): 近年の急速なインターネットの普及のため、トラヒック量が膨大なものとなっている。そこで、トラヒックフローの分類を行うために深層学習を用いた手法について検討する。提案手法はトレースデータから得られるフローのパケットサイズとパケット到着時間間隔を特徴量として画像を生成し、畳み込みニューラルネットワークの入力データとして深層学習を行うことで、フローを送信元のポート番号毎に分類するという手法である。

要約(英語): Recently, Internet traffic volume has rapidly increased. This paper proposes a classification method of Internet traffic flows using convolutional neural networks. The proposed method makes images based on packet sizes of flows and inter-arrival times of packets, and input them to the convolutional neural networks to classify the flows.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 878 Kバイト