Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Encrypted Internet Traffic Classification Through Advanced Data Augmentation Techniques

論文の概要: Enhancing Encrypted Internet Traffic Classification Through Advanced Data Augmentation Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16539v1
Date: Tue, 23 Jul 2024 14:49:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 16:55:42.950704
Title: Enhancing Encrypted Internet Traffic Classification Through Advanced Data Augmentation Techniques
Title（参考訳）: 高度なデータ拡張技術による暗号化されたインターネットトラフィック分類の強化
Authors: Yehonatan Zion, Porat Aharon, Ran Dubin, Amit Dvir, Chen Hajaj,
Abstract要約: 本稿では,暗号化されたインターネットトラフィックを分類する上での課題について述べる。実データからデータを生成するための2つのデータ拡張(DA)手法を提案する。本手法は,暗号化されたトラフィック分類モデルを大幅に強化することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.035212370386846
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The increasing popularity of online services has made Internet Traffic Classification a critical field of study. However, the rapid development of internet protocols and encryption limits usable data availability. This paper addresses the challenges of classifying encrypted internet traffic, focusing on the scarcity of open-source datasets and limitations of existing ones. We propose two Data Augmentation (DA) techniques to synthetically generate data based on real samples: Average augmentation and MTU augmentation. Both augmentations are aimed to improve the performance of the classifier, each from a different perspective: The Average augmentation aims to increase dataset size by generating new synthetic samples, while the MTU augmentation enhances classifier robustness to varying Maximum Transmission Units (MTUs). Our experiments, conducted on two well-known academic datasets and a commercial dataset, demonstrate the effectiveness of these approaches in improving model performance and mitigating constraints associated with limited and homogeneous datasets. Our findings underscore the potential of data augmentation in addressing the challenges of modern internet traffic classification. Specifically, we show that our augmentation techniques significantly enhance encrypted traffic classification models. This improvement can positively impact user Quality of Experience (QoE) by more accurately classifying traffic as video streaming (e.g., YouTube) or chat (e.g., Google Chat). Additionally, it can enhance Quality of Service (QoS) for file downloading activities (e.g., Google Docs).
Abstract（参考訳）: オンラインサービスの人気が高まっているため、インターネットトラフィック分類は重要な研究分野となっている。しかし、インターネットプロトコルと暗号化の急速な発展により、利用可能なデータの可用性は制限される。本稿では、オープンソースのデータセットの不足と既存のトラフィックの制限に着目し、暗号化されたインターネットトラフィックを分類することの課題に対処する。本研究では,データ拡張(DA)手法を2つ提案し,実データに基づいてデータを生成する。平均的な拡張は、新しい合成サンプルを生成することによってデータセットのサイズを増やすことを目的としており、MTUの拡張は、様々な最大伝送ユニット(MTU)に分類器の堅牢性を高める。 2つの有名な学術的データセットと商業的データセットを用いて実験を行い、モデル性能の向上と制約の緩和におけるこれらのアプローチの有効性を実証した。我々の研究結果は、現代のインターネットトラフィック分類の課題に対処する上で、データ拡張の可能性を強調している。具体的には,この拡張技術により,暗号化されたトラフィック分類モデルが大幅に向上することを示す。この改善は、トラフィックをより正確にビデオストリーミング(例:YouTube)やチャット(例:Google Chat)に分類することで、ユーザのQoE(Quality of Experience)に影響を与える可能性がある。さらに、ファイルダウンロードアクティビティ(Google Docsなど)のクオリティ・オブ・サービス(QoS)も強化できる。

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