論文の概要: Deep Learning Approaches for Network Traffic Classification in the Internet of Things (IoT): A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00920v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 14:33:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 18:18:37.375536
• Title: Deep Learning Approaches for Network Traffic Classification in the Internet of Things (IoT): A Survey
• Title（参考訳）: IoT(Internet of Things)におけるネットワークトラフィック分類のためのディープラーニングアプローチ
• Authors: Jawad Hussain Kalwar, Sania Bhatti
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)は前例のない成長を遂げ、相互接続されたデバイスからの多様なネットワークトラフィックが大量に流入している。 このネットワークトラフィックを効果的に分類することは、リソース割り当ての最適化、セキュリティ対策の強化、IoTシステムにおける効率的なネットワーク管理の確保に不可欠である。 ディープラーニングは、生データから複雑なパターンや表現を自動的に学習する能力のために、ネットワークトラフィック分類の強力なテクニックとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Internet of Things (IoT) has witnessed unprecedented growth, resulting in a massive influx of diverse network traffic from interconnected devices. Effectively classifying this network traffic is crucial for optimizing resource allocation, enhancing security measures, and ensuring efficient network management in IoT systems. Deep learning has emerged as a powerful technique for network traffic classification due to its ability to automatically learn complex patterns and representations from raw data. This survey paper aims to provide a comprehensive overview of the existing deep learning approaches employed in network traffic classification specifically tailored for IoT environments. By systematically analyzing and categorizing the latest research contributions in this domain, we explore the strengths and limitations of various deep learning models in handling the unique challenges posed by IoT network traffic. Through this survey, we aim to offer researchers and practitioners valuable insights, identify research gaps, and provide directions for future research to further enhance the effectiveness and efficiency of deep learning-based network traffic classification in IoT.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は前例のない成長を遂げ、相互接続デバイスからの多様なネットワークトラフィックが大量に流入している。 このネットワークトラフィックを効果的に分類することは、リソース割り当ての最適化、セキュリティ対策の強化、IoTシステムにおける効率的なネットワーク管理の確保に不可欠である。 ディープラーニングは、生データから複雑なパターンや表現を自動的に学習する能力から、ネットワークトラフィック分類の強力なテクニックとして登場した。 本研究の目的は,IoT環境に適したネットワークトラフィック分類において,既存のディープラーニングアプローチを概観することである。 この領域における最新の研究成果を体系的に分析し、分類することにより、iotネットワークトラフィックによって生じるユニークな課題に対処する上で、さまざまなディープラーニングモデルの強みと限界を探求する。 この調査を通じて、研究者や実践者が貴重な洞察を提供し、研究ギャップを特定し、iotにおけるディープラーニングベースのネットワークトラフィック分類の有効性と効率をさらに高めるための今後の研究の方向性を提供する。

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