論文の概要: Traffic Refinery: Cost-Aware Data Representation for Machine Learning on Network Traffic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14605v3
• Date: Mon, 7 Jun 2021 10:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 13:08:13.748217
• Title: Traffic Refinery: Cost-Aware Data Representation for Machine Learning on Network Traffic
• Title（参考訳）: traffic refinery: ネットワークトラフィックの機械学習のためのコスト対応データ表現
• Authors: Francesco Bronzino, Paul Schmitt, Sara Ayoubi, Hyojoon Kim, Renata Teixeira, Nick Feamster
• Abstract要約: 本稿では,機械学習性能とネットワークトラフィックの異なる表現のシステムレベルのコストを共同評価できる新しいフレームワークとシステムを開発する。 ネットワークトラフィックを10Gbpsで監視し,リアルタイムにトラフィックを変換して,機械学習のためのさまざまな特徴表現を生成する,概念実証実装であるTraffic Refineryを,ネットワークトラフィックのさまざまな表現の探索のメリットとして紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.54979929965944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network management often relies on machine learning to make predictions about performance and security from network traffic. Often, the representation of the traffic is as important as the choice of the model. The features that the model relies on, and the representation of those features, ultimately determine model accuracy, as well as where and whether the model can be deployed in practice. Thus, the design and evaluation of these models ultimately requires understanding not only model accuracy but also the systems costs associated with deploying the model in an operational network. Towards this goal, this paper develops a new framework and system that enables a joint evaluation of both the conventional notions of machine learning performance (e.g., model accuracy) and the systems-level costs of different representations of network traffic. We highlight these two dimensions for two practical network management tasks, video streaming quality inference and malware detection, to demonstrate the importance of exploring different representations to find the appropriate operating point. We demonstrate the benefit of exploring a range of representations of network traffic and present Traffic Refinery, a proof-of-concept implementation that both monitors network traffic at 10 Gbps and transforms traffic in real time to produce a variety of feature representations for machine learning. Traffic Refinery both highlights this design space and makes it possible to explore different representations for learning, balancing systems costs related to feature extraction and model training against model accuracy.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク管理はしばしば、ネットワークトラフィックのパフォーマンスとセキュリティを予測するために機械学習に依存する。 多くの場合、トラフィックの表現はモデルの選択と同じくらい重要である。 モデルが依存する特徴とそれらの特徴の表現は、最終的にモデルの精度を判断し、実際にモデルをデプロイできる場所と可否を判断します。 したがって、これらのモデルの設計と評価は、最終的にモデル精度だけでなく、モデルを運用ネットワークにデプロイする際のシステムコストも理解する必要がある。 本研究の目的は,従来の機械学習性能(例えば,モデル精度)とネットワークトラフィックの異なる表現のシステムレベルのコストの両概念を共同で評価することのできる,新しいフレームワークとシステムを開発することである。 我々は,映像ストリーミング品質推定とマルウェア検出という2つの実用的ネットワーク管理タスクにおいて,これらの2次元に注目し,適切な操作点を見つけるために異なる表現を探索することの重要性を実証する。 ネットワークトラフィックを10Gbpsで監視し,リアルタイムにトラフィックを変換して,機械学習のためのさまざまな特徴表現を生成する,概念実証実装であるTraffic Refineryを,ネットワークトラフィックのさまざまな表現の探索のメリットとして紹介する。 traffic refineryはこのデザインスペースを強調し、学習のためのさまざまな表現を探索し、特徴抽出やモデルの正確性に対するモデルトレーニングに関連するシステムコストのバランスをとることができる。

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