論文の概要: A Hierarchical Terminal Recognition Approach based on Network Traffic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07726v1
• Date: Sat, 16 Apr 2022 05:33:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 16:33:35.894849
• Title: A Hierarchical Terminal Recognition Approach based on Network Traffic Analysis
• Title（参考訳）: ネットワークトラフィック分析に基づく階層型端末認識手法
• Authors: Lingzi Kong, Daoqi Han, Junmei Ding, Mingrui Fan and Yueming Lu
• Abstract要約: 本稿では,グリッドデータの詳細を適用した階層型端末認識手法を提案する。 我々はグリッドデータをセグメント化して2段階のモデル構造を構築した。 特徴の選定と再構築により、3つのアルゴリズムを組み合わせて端末の型を正確に識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48298211429517085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing the type of connected devices to a network helps to perform security policies. In smart grids, identifying massive number of grid metering terminals based on network traffic analysis is almost blank and existing research has not proposed a targeted end-to-end model to solve the flow classification problem. Therefore, we proposed a hierarchical terminal recognition approach that applies the details of grid data. We have formed a two-level model structure by segmenting the grid data, which uses the statistical characteristics of network traffic and the specific behavior characteristics of grid metering terminals. Moreover, through the selection and reconstruction of features, we combine three algorithms to achieve accurate identification of terminal types that transmit network traffic. We conduct extensive experiments on a real dataset containing three types of grid metering terminals, and the results show that our research has improved performance compared to common recognition models. The combination of an autoencoder, K-Means and GradientBoost algorithm achieved the best recognition rate with F1 value of 98.3%.
• Abstract（参考訳）: ネットワークに接続されたデバイスの種類を認識することは、セキュリティポリシーの実行に役立つ。 スマートグリッドでは,ネットワークトラフィック分析に基づく大量のグリッド計測端末の同定はほとんど空白であり,既存の研究では,フロー分類問題を解決するためのエンド・ツー・エンド・モデルを提案していない。 そこで我々は,グリッドデータの詳細を適用する階層型端末認識手法を提案する。 ネットワークトラフィックの統計特性とグリッド計測端末の具体的な挙動特性を用いて,グリッドデータをセグメント化して2段階のモデル構造を構築した。 さらに,特徴の選択と再構築により,ネットワークトラフィックを伝達する端末タイプを正確に識別する3つのアルゴリズムを組み合わせる。 本研究では,3種類のグリッド計測端末を含む実データ集合について広範な実験を行い,一般的な認識モデルと比較して性能が向上したことを示す。 オートエンコーダとk-meansとgradientboostアルゴリズムの組み合わせは、f1値98.3%の最高の認識率を達成した。

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