論文の概要: Contrastive Learning and Data Augmentation in Traffic Classification Using a Flowpic Input Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09733v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 12:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:32:22.303108
• Title: Contrastive Learning and Data Augmentation in Traffic Classification Using a Flowpic Input Representation
• Title（参考訳）: flowpic 入力表現を用いた交通分類におけるコントラスト学習とデータ拡張
• Authors: Alessandro Finamore, Chao Wang, Jonatan Krolikowski, Jose M. Navarro, Fuxing Chen, Dario Rossi
• Abstract要約: 同じデータセット上で[17]を再現し、3つの追加の公開データセット上で最も健全なアスペクト(データ拡張の重要性)を複製します。 元の結果のほとんどを確認できたが、元のデータセットにデータシフトがあったため、調査されたシナリオの20%の精度低下が判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.95762911696397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the last years we witnessed a renewed interest towards Traffic Classification (TC) captivated by the rise of Deep Learning (DL). Yet, the vast majority of TC literature lacks code artifacts, performance assessments across datasets and reference comparisons against Machine Learning (ML) methods. Among those works, a recent study from IMC'22 [17] is worth of attention since it adopts recent DL methodologies (namely, few-shot learning, self-supervision via contrastive learning and data augmentation) appealing for networking as they enable to learn from a few samples and transfer across datasets. The main result of [17] on the UCDAVIS19, ISCX-VPN and ISCX-Tor datasets is that, with such DL methodologies, 100 input samples are enough to achieve very high accuracy using an input representation called "flowpic" (i.e., a per-flow 2d histograms of the packets size evolution over time). In this paper (i) we reproduce [17] on the same datasets and (ii) we replicate its most salient aspect (the importance of data augmentation) on three additional public datasets, MIRAGE-19, MIRAGE-22 and UTMOBILENET21. While we confirm most of the original results, we also found a 20% accuracy drop on some of the investigated scenarios due to a data shift in the original dataset that we uncovered. Additionally, our study validates that the data augmentation strategies studied in [17] perform well on other datasets too. In the spirit of reproducibility and replicability we make all artifacts (code and data) available at [10].
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、私たちは、ディープラーニング(dl)の台頭に魅了されたトラフィック分類(tc)に対する新たな関心を目の当たりにした。 しかし、TCの文献の大部分は、コードアーティファクト、データセット間のパフォーマンス評価、機械学習(ML)メソッドに対する参照比較を欠いている。 IMC'22 [17]の最近の研究は、いくつかのサンプルから学び、データセット間での転送を可能にするネットワークに訴える最近のDL方法論(すなわち、対照的な学習とデータ拡張による自己監督)を採用するので、注目に値する。 UCDAVIS19, ISCX-VPN, ISCX-Torデータセットの [17] の主な結果は、そのようなDL手法により、100個の入力サンプルが「フローピック」と呼ばれる入力表現を用いて非常に高い精度を達成することができることである。 この論文では i)同じデータセット上で[17]を再生し、 (II) MIRAGE-19, MIRAGE-22, UTMOBILENET21という3つの追加の公開データセット上で、最も健全な側面(データ拡張の重要性)を再現する。 元の結果の大部分は確認していますが、調査したシナリオの20%の精度低下は、私たちが発見した元のデータセットのデータシフトによるものです。 さらに, [17] で研究したデータ拡張戦略が,他のデータセットでもうまく機能することを検証した。 再現性と複製性の精神では、すべてのアーティファクト(コードとデータ)を[10]で利用できます。

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