論文の概要: Federated Semi-Supervised Classification of Multimedia Flows for 3D Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00550v1
• Date: Sun, 1 May 2022 20:18:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 16:38:22.635683
• Title: Federated Semi-Supervised Classification of Multimedia Flows for 3D Networks
• Title（参考訳）: 3次元ネットワークにおけるマルチメディアフローのフェデレーション半教師付き分類
• Authors: Saira Bano, Achilles Machumilane, Lorenzo Valerio, Pietro Cassar\`a, Alberto Gotta
• Abstract要約: 交通分類は、交通の整形、ネットワークスライシング、品質・オブ・サービス(QoS)管理に不可欠である。 3Dネットワークは、さまざまなレベルの異常検出を保証できる複数のルートを提供する。 本稿では,ネットワークトラフィックを半教師付き方式で分類するために,協調的特徴選択と特徴量削減学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16799377888527683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic traffic classification is increasingly becoming important in traffic engineering, as the current trend of encrypting transport information (e.g., behind HTTP-encrypted tunnels) prevents intermediate nodes from accessing end-to-end packet headers. However, this information is crucial for traffic shaping, network slicing, and Quality of Service (QoS) management, for preventing network intrusion, and for anomaly detection. 3D networks offer multiple routes that can guarantee different levels of QoS. Therefore, service classification and separation are essential to guarantee the required QoS level to each traffic sub-flow through the appropriate network trunk. In this paper, a federated feature selection and feature reduction learning scheme is proposed to classify network traffic in a semi-supervised cooperative manner. The federated gateways of 3D network help to enhance the global knowledge of network traffic to improve the accuracy of anomaly and intrusion detection and service identification of a new traffic flow.
• Abstract（参考訳）: トランスポート情報を暗号化する現在のトレンド(例えばHTTP暗号化トンネルの背後)は、中間ノードがエンドツーエンドのパケットヘッダーにアクセスするのを妨げている。 しかしながら、この情報は、トラフィックのシェーピング、ネットワークスライシング、qos(quality of service)管理、ネットワーク侵入の防止、異常検出に不可欠である。 3Dネットワークは、異なるレベルのQoSを保証する複数のルートを提供する。 したがって、適切なネットワークトランクを介して各トラフィックサブフローに要求されるQoSレベルを保証するためには、サービス分類と分離が不可欠である。 本稿では,ネットワークトラフィックを半教師あり協調的に分類するために,フェデレーション特徴選択・特徴削減学習方式を提案する。 3Dネットワークのフェデレートされたゲートウェイは,ネットワークトラフィックのグローバルな知識を高め,異常検出や侵入検出,新たなトラフィックフローのサービス識別の精度を向上させる。

関連論文リスト

• Multi-view Correlation-aware Network Traffic Detection on Flow Hypergraph [5.64836465356865]
  ネットワークトラフィック検出のための多視点相関対応フレームワークFlowIDを提案する。 FlowIDは時間的およびインタラクションの認識を通じてマルチビュートラフィックの特徴をキャプチャし、ハイパーグラフエンコーダはフロー間の高次関係をさらに探求する。 FlowIDは,様々なネットワークシナリオにおいて,既存の手法よりも精度,堅牢性,一般化に優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T06:17:06Z)
• NetFlowGen: Leveraging Generative Pre-training for Network Traffic Dynamics [72.95483148058378]
  我々は,NetFlowレコードからのトラフィックデータのみを用いて,トラフィックダイナミクスをキャプチャする汎用機械学習モデルを事前学習することを提案する。 ネットワーク特徴表現の統一,未ラベルの大規模トラフィックデータ量からの学習,DDoS攻撃検出における下流タスクのテストといった課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T00:47:49Z)
• MIETT: Multi-Instance Encrypted Traffic Transformer for Encrypted Traffic Classification [59.96233305733875]
  トラフィックの分類は、セキュリティの脅威を検出し、ネットワーク管理を最適化するために不可欠である。 トークンレベルとパケットレベルの両方の関係をキャプチャするMulti-Instance Encrypted Traffic Transformer (MIETT)を提案する。 MIETTは5つのデータセットにまたがって結果を達成し、暗号化されたトラフィックの分類と複雑なネットワーク動作の理解の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T12:52:53Z)
• Lens: A Foundation Model for Network Traffic [19.3652490585798]
  Lensは、T5アーキテクチャを活用して、大規模な未ラベルデータから事前訓練された表現を学習するネットワークトラフィックの基礎モデルである。 Masked Span Prediction(MSP)、Packet Order Prediction(POP)、Homologous Traffic Prediction(HTP)の3つの異なるタスクを組み合わせた新しい損失を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T02:45:13Z)
• A Novel Reinforcement Learning Routing Algorithm for Congestion Control in Complex Networks [0.0]
  本稿では,最短経路アルゴリズムに基づく渋滞制御と経路長最適化という,強化学習を活用するルーティングアルゴリズムを提案する。 提案手法は,バラビ・アルベルトスケールフリーネットワークだけでなく,Watts-Strogatz (小世界) や Erd"os-R'enyi (ランダムネットワーク) などのネットワークモデルでも有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T18:21:13Z)
• Application-layer Characterization and Traffic Analysis for Encrypted QUIC Transport Protocol [14.40132345175898]
  本稿では,QUICパケットを復号することなくアプリケーションレベルのトラフィック特性を推定する新しいルールベースの手法を提案する。 提案アルゴリズムは,そのサイズ,タイミング,方向情報に基づいて,関連するネットワークトラフィックを解析する。 推論されたHTTP属性は、アプリケーション層サービスのQoEを評価し、暗号化QUIC接続内のトラフィック分類のためのサービスカテゴリを特定するために使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T20:09:46Z)
• Multi-view Multi-label Anomaly Network Traffic Classification based on MLP-Mixer Neural Network [55.21501819988941]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく既存のネットワークトラフィック分類は、グローバルな情報関連を無視しながら、トラフィックデータの局所的なパターンを強調することが多い。 本稿では,エンドツーエンドのネットワークトラフィック分類手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-30T01:52:05Z)
• Bandwidth-efficient distributed neural network architectures with application to body sensor networks [73.02174868813475]
  本稿では,分散ニューラルネットワークアーキテクチャを設計するための概念設計手法について述べる。 提案手法により,損失を最小限に抑えつつ,最大20倍の帯域幅削減が可能となることを示す。 本稿では,ウェアラブル脳-コンピュータインタフェースに焦点をあてるが,他のセンサネットワークアプリケーションにも適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T12:35:32Z)
• Road Network Guided Fine-Grained Urban Traffic Flow Inference [108.64631590347352]
  粗いトラフィックからのきめ細かなトラフィックフローの正確な推測は、新たな重要な問題である。 本稿では,道路ネットワークの知識を活かした新しい道路対応交通流磁化器(RATFM)を提案する。 提案手法は,高品質なトラフィックフローマップを作成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-29T07:51:49Z)
• Network Adjustment: Channel Search Guided by FLOPs Utilization Ratio [101.84651388520584]
  本稿では,ネットワークの精度をFLOPの関数として考慮した,ネットワーク調整という新しいフレームワークを提案する。 標準画像分類データセットと幅広いベースネットワークの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:51:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。