論文の概要: Estimating the Number of HTTP/3 Responses in QUIC Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06140v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 15:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 11:00:50.258807
• Title: Estimating the Number of HTTP/3 Responses in QUIC Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたQUICにおけるHTTP/3応答数の推定
• Authors: Barak Gahtan, Robert J. Shahla, Reuven Cohen, Alex M. Bronstein,
• Abstract要約: 本稿では、所定のQUIC接続におけるHTTP/3応答数をオブザーバによって推定する新しい方法を提案する。 提案手法はQUIC接続トレースを一連の画像に変換し,機械学習(ML)モデルを用いて応答数を予測する。 このスキームは、既知のWebサーバ設定と未知のWebサーバ設定の両方において、最大97%の累積精度と、未知のQUICトレースにおけるレスポンスの総数を推定する92%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.795761092358769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: QUIC, a new and increasingly used transport protocol, enhances TCP by providing better security, performance, and features like stream multiplexing. These features, however, also impose challenges for network middle-boxes that need to monitor and analyze web traffic. This paper proposes a novel solution for estimating the number of HTTP/3 responses in a given QUIC connection by an observer. This estimation reveals server behavior, client-server interactions, and data transmission efficiency, which is crucial for various applications such as designing a load balancing solution and detecting HTTP/3 flood attacks. The proposed scheme transforms QUIC connection traces into a sequence of images and trains machine learning (ML) models to predict the number of responses. Then, by aggregating images of a QUIC connection, an observer can estimate the total number of responses. As the problem is formulated as a discrete regression problem, we introduce a dedicated loss function. The proposed scheme is evaluated on a dataset of over seven million images, generated from $100,000$ traces collected from over $44,000$ websites over a four-month period, from various vantage points. The scheme achieves up to 97\% cumulative accuracy in both known and unknown web server settings and 92\% accuracy in estimating the total number of responses in unseen QUIC traces.
• Abstract（参考訳）: QUICは、新しい、そしてますます使われるトランスポートプロトコルであり、より優れたセキュリティ、パフォーマンス、ストリーム多重化のような機能を提供することでTCPを強化する。 しかしこれらの機能は、Webトラフィックの監視と分析を必要とするネットワークミドルボックスにも課題を課している。 本稿では、所定のQUIC接続におけるHTTP/3応答数をオブザーバによって推定する新しい方法を提案する。 この推定では、サーバの振る舞い、クライアントとサーバのインタラクション、データ転送の効率が明らかになり、これはロードバランシングソリューションの設計やHTTP/3の洪水攻撃の検出など、さまざまなアプリケーションにとって不可欠である。 提案手法はQUIC接続トレースを一連の画像に変換し,機械学習(ML)モデルを用いて応答数を予測する。 そして、QUIC接続の画像を集約することにより、オブザーバはレスポンスの総数を推定することができる。 この問題は離散回帰問題として定式化されるので、専用損失関数を導入する。 提案手法は,4ヶ月間に44,000ドル以上のウェブサイトから収集された10万ドル以上のトレースから得られた700万以上の画像のデータセットに基づいて評価される。 このスキームは、既知のWebサーバ設定と未知のWebサーバ設定の両方において最大97 %の累積精度と、未知のQUICトレースにおけるレスポンスの総数の推定における92 %の精度を達成する。

関連論文リスト

• Exploring QUIC Dynamics: A Large-Scale Dataset for Encrypted Traffic Analysis [7.795761092358769]
  VisQUICは10万以上のラベル付きQUICトレースと対応するSSLキーのデータセットである。 トレースの視覚的表現を生成することにより、高度な機械学習(ML)アプリケーションと、暗号化されたQUICトラフィックの詳細な分析を容易にする。 我々のデータセットはQUICとHTTP/3プロトコルに関する包括的な研究を可能にし、暗号化されたトラフィック分析ツールの開発を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T10:50:12Z)
• Match and Locate: low-frequency monocular odometry based on deep feature matching [0.65268245109828]
  本稿では,1台のカメラしか必要としないロボットオドメトリーの新たなアプローチを提案する。 アプローチは、深い特徴マッチングモデルを用いて、ビデオストリームの連続フレーム間の画像特徴のマッチングに基づいている。 本研究では,AISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジにおける手法の性能評価を行い,計算効率が高く,実装が容易であるにもかかわらず,競合する結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T17:32:58Z)
• Spatial-Temporal Graph Enhanced DETR Towards Multi-Frame 3D Object Detection [54.041049052843604]
  STEMDは,多フレーム3Dオブジェクト検出のためのDETRのようなパラダイムを改良した,新しいエンドツーエンドフレームワークである。 まず、オブジェクト間の空間的相互作用と複雑な時間的依存をモデル化するために、空間的時間的グラフアテンションネットワークを導入する。 最後に、ネットワークが正のクエリと、ベストマッチしない他の非常に類似したクエリを区別することが課題となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T13:53:14Z)
• Robust Semi-supervised Federated Learning for Images Automatic Recognition in Internet of Drones [57.468730437381076]
  プライバシー保護型UAV画像認識のための半教師付きフェデレートラーニング(SSFL)フレームワークを提案する。 異なるカメラモジュールを使用したUAVによって収集されたローカルデータの数、特徴、分布には大きな違いがある。 本稿では,クライアントがトレーニングに参加する頻度,すなわちFedFreqアグリゲーションルールに基づくアグリゲーションルールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T16:49:33Z)
• Predicting Bandwidth Utilization on Network Links Using Machine Learning [0.966840768820136]
  本稿では,異なるネットワークリンク間の帯域利用率を高精度に予測する手法を提案する。 シミュレーションネットワークは、各インタフェース上のネットワークリンクのパフォーマンスに関するデータを収集するために作成される。 提案手法は,SDN (Software-Defined Networking) プラットフォームによって管理される反応を用いて,リアルタイムで利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T19:47:41Z)
• Learning from Images: Proactive Caching with Parallel Convolutional Neural Networks [94.85780721466816]
  本稿では,プロアクティブキャッシングのための新しいフレームワークを提案する。 モデルベースの最適化とデータ駆動技術を組み合わせて、最適化問題をグレースケールのイメージに変換する。 数値計算の結果,提案手法は71.6%の計算時間を0.8%のコストで削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T21:32:47Z)
• On Improving Deep Learning Trace Analysis with System Call Arguments [1.3299507495084417]
  カーネルトレースは名前と複数の引数からなる低レベルのイベントのシーケンスである。 埋め込みとエンコーディングの両方を用いて、イベント名の表現と引数を学習するための一般的なアプローチを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T19:26:34Z)
• Object Tracking through Residual and Dense LSTMs [67.98948222599849]
  LSTM(Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークに基づくディープラーニングベースのトラッカーが、強力な代替手段として登場した。 DenseLSTMはResidualおよびRegular LSTMより優れ、ニュアンセに対する高いレジリエンスを提供する。 ケーススタディは、他のトラッカーの堅牢性を高めるために残差ベースRNNの採用を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:20:17Z)
• Corella: A Private Multi Server Learning Approach based on Correlated Queries [30.3330177204504]
  データプライバシーを保護する代替手段として、$textitCorella$を提案する。 提案手法はサーバのクラスタに依存しており,少なくともmathbbN$のTは,それぞれが学習モデルを実行することでコロードを行うことができる。 ノイズのばらつきは、情報漏洩を最大$T$サーバの任意のサブセットに、理論的に無視できるほど大きく設定されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T17:44:00Z)
• Taurus: A Data Plane Architecture for Per-Packet ML [59.1343317736213]
  本稿では,線数推論のためのデータプレーンであるTaurusの設計と実装について述べる。 Taurus スイッチ ASIC の評価は,Taurus がサーバベースコントロールプレーンよりも桁違いに高速に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T09:18:36Z)
• Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
  本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。 本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。 提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T05:29:17Z)

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。