論文の概要: Less is More: Simplifying Network Traffic Classification Leveraging RFCs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00586v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 04:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:52:04.950000
• Title: Less is More: Simplifying Network Traffic Classification Leveraging RFCs
• Title（参考訳）: より少ない - RFCを活用するネットワークトラフィック分類の簡略化
• Authors: Nimesha Wickramasinghe, Arash Shaghaghi, Elena Ferrari, Sanjay Jha,
• Abstract要約: 我々は,雑音特性を排除し,有意義な特徴に焦点を当てたネットワークトラフィックの最小限の表現であるNetMatrixを提案する。 選択された基準線と比較して,LiMは資源消費を桁違いに改善することを示した。 本研究は、トラフィック表現と機械学習モデル選択における単純さの有効性を強調し、資源効率の高いネットワークトラフィック分類への道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8623569699070353
• License:
• Abstract: The rapid growth of encryption has significantly enhanced privacy and security while posing challenges for network traffic classification. Recent approaches address these challenges by transforming network traffic into text or image formats to leverage deep-learning models originally designed for natural language processing, and computer vision. However, these transformations often contradict network protocol specifications, introduce noisy features, and result in resource-intensive processes. To overcome these limitations, we propose NetMatrix, a minimalistic tabular representation of network traffic that eliminates noisy attributes and focuses on meaningful features leveraging RFCs (Request for Comments) definitions. By combining NetMatrix with a vanilla XGBoost classifier, we implement a lightweight approach, LiM ("Less is More") that achieves classification performance on par with state-of-the-art methods such as ET-BERT and YaTC. Compared to selected baselines, experimental evaluations demonstrate that LiM improves resource consumption by orders of magnitude. Overall, this study underscores the effectiveness of simplicity in traffic representation and machine learning model selection, paving the way towards resource-efficient network traffic classification.
• Abstract（参考訳）: 暗号化の急速な成長により、プライバシとセキュリティが大幅に向上し、ネットワークトラフィックの分類に課題が生じた。 近年のアプローチでは、ネットワークトラフィックをテキストや画像形式に変換して、自然言語処理やコンピュータビジョン用に設計されたディープラーニングモデルを活用することで、これらの課題に対処している。 しかし、これらの変換はしばしばネットワークプロトコルの仕様に反し、ノイズの多い特徴を導入し、リソース集約プロセスをもたらす。 これらの制限を克服するために、NetMatrixを提案する。これはネットワークトラフィックの最小限の表表表現であり、ノイズ特性を排除し、RFC(Request for Comments)定義を利用した意味のある機能に焦点を当てている。 NetMatrixとバニラXGBoostの分類器を組み合わせることで、ET-BERTやYaTCといった最先端の手法と同等の分類性能を実現する軽量なアプローチLiM(Less is More)を実装した。 選択された基準線と比較して,LiMは資源消費を桁違いに改善することを示した。 本研究は,交通表現の単純さと機械学習モデル選択の有効性を実証し,資源効率の高いネットワークトラフィック分類への道を開いた。

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