論文の概要: Discern-XR: An Online Classifier for Metaverse Network Traffic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05184v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 21:07:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:00.311591
• Title: Discern-XR: An Online Classifier for Metaverse Network Traffic
• Title（参考訳）: Discern-XR: メタバースネットワークトラフィックのためのオンライン分類器
• Authors: Yoga Suhas Kuruba Manjunath, Austin Wissborn, Mathew Szymanowski, Mushu Li, Lian Zhao, Xiao-Ping Zhang,
• Abstract要約: 我々は、インターネットサービスプロバイダ(ISP)やルータメーカーがMetaverseサービスの品質を高めるのを支援するために、Disdisern-XRという独占的なMetaverseネットワークトラフィック分類器を設計する。 フレームベクトル表現アルゴリズム(FVR)とフレーム同定アルゴリズム(FIA)を併用して,生のネットワークデータから重要なフレーム関連統計データを抽出する。 A2R-OT(Augmentation, Aggregation, and Retention Online Training)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.326482788186242
• License:
• Abstract: In this paper, we design an exclusive Metaverse network traffic classifier, named Discern-XR, to help Internet service providers (ISP) and router manufacturers enhance the quality of Metaverse services. Leveraging segmented learning, the Frame Vector Representation (FVR) algorithm and Frame Identification Algorithm (FIA) are proposed to extract critical frame-related statistics from raw network data having only four application-level features. A novel Augmentation, Aggregation, and Retention Online Training (A2R-OT) algorithm is proposed to find an accurate classification model through online training methodology. In addition, we contribute to the real-world Metaverse dataset comprising virtual reality (VR) games, VR video, VR chat, augmented reality (AR), and mixed reality (MR) traffic, providing a comprehensive benchmark. Discern-XR outperforms state-of-the-art classifiers by 7% while improving training efficiency and reducing false-negative rates. Our work advances Metaverse network traffic classification by standing as the state-of-the-art solution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、インターネットサービスプロバイダ(ISP)やルータメーカーがMetaverseサービスの品質向上を支援するために、Disdisern-XRという専用Metaverseネットワークトラフィック分類器を設計する。 4つのアプリケーションレベルの特徴しか持たない生のネットワークデータから、セグメンテッドラーニングを活用して、フレームベクトル表現(FVR)アルゴリズムとフレーム識別アルゴリズム(FIA)を提案する。 A2R-OT(Augmentation, Aggregation, and Retention Online Training)アルゴリズムを提案する。 さらに、仮想現実(VR)ゲーム、VRビデオ、VRチャット、拡張現実(AR)、MR(Mixed Reality)トラフィックを含む現実世界のMetaverseデータセットにコントリビュートし、包括的なベンチマークを提供する。 Discern-XRは、トレーニング効率を改善し、偽陰性率を減らすとともに、最先端の分類器を7%上回る。 我々の研究は、最先端のソリューションとして立脚することで、Metaverseネットワークトラフィックの分類を進めます。

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