論文の概要: AutoML4ETC: Automated Neural Architecture Search for Real-World Encrypted Traffic Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02182v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 07:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 13:43:53.137412
• Title: AutoML4ETC: Automated Neural Architecture Search for Real-World Encrypted Traffic Classification
• Title（参考訳）: AutoML4ETC: リアルタイム暗号化トラフィック分類のためのニューラルネットワークの自動検索
• Authors: Navid Malekghaini, Elham Akbari, Mohammad A. Salahuddin, Noura Limam, Raouf Boutaba, Bertrand Mathieu, Stephanie Moteau, Stephane Tuffin
• Abstract要約: AutoML4ETCは、暗号化トラフィック分類のための効率的で高性能なニューラルアーキテクチャを自動設計する新しいツールである。 検索空間上の異なる検索戦略により、AutoML4ETCは、最先端の暗号化トラフィック分類器よりも優れたニューラルネットワークを生成する。 より正確なことに加えて、AutoML4ETCのアーキテクチャはパラメータの数に関してはるかに効率的で軽量である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.889441307234534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) has been successfully applied to encrypted network traffic classification in experimental settings. However, in production use, it has been shown that a DL classifier's performance inevitably decays over time. Re-training the model on newer datasets has been shown to only partially improve its performance. Manually re-tuning the model architecture to meet the performance expectations on newer datasets is time-consuming and requires domain expertise. We propose AutoML4ETC, a novel tool to automatically design efficient and high-performing neural architectures for encrypted traffic classification. We define a novel, powerful search space tailored specifically for the near real-time classification of encrypted traffic using packet header bytes. We show that with different search strategies over our search space, AutoML4ETC generates neural architectures that outperform the state-of-the-art encrypted traffic classifiers on several datasets, including public benchmark datasets and real-world TLS and QUIC traffic collected from the Orange mobile network. In addition to being more accurate, AutoML4ETC's architectures are significantly more efficient and lighter in terms of the number of parameters. Finally, we make AutoML4ETC publicly available for future research.
• Abstract（参考訳）: deep learning (dl) は、実験環境での暗号化されたネットワークトラフィックの分類にうまく適用されている。 しかし, 製造において, DL分類器の性能は時間とともに必然的に低下することが示されている。 新たなデータセットでモデルを再トレーニングすることで、パフォーマンスが部分的に向上することが示されている。 新しいデータセットのパフォーマンス期待に応えるために、手動でモデルアーキテクチャを再調整するのは時間がかかり、ドメインの専門知識が必要です。 暗号化トラヒック分類のための効率良く高性能なニューラルアーキテクチャを自動設計する新しいツールであるautoml4etcを提案する。 パケットヘッダバイトを用いた暗号化トラフィックのほぼリアルタイムな分類に特化して,新しい強力な検索空間を定義する。 検索空間上の異なる検索戦略により、AutoML4ETCは、Orangeモバイルネットワークから収集された公開ベンチマークデータセットや実世界のTLS、QUICトラフィックを含む、いくつかのデータセット上で最先端の暗号化されたトラフィック分類器を上回る、ニューラルネットワークを生成する。 より正確なことに加えて、AutoML4ETCのアーキテクチャはパラメータの数に関してはるかに効率的で軽量である。 最後に、将来の研究のためにAutoML4ETCを公開します。

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