Traffic Classification 썸네일형 리스트형 K-dimensional trees for continuous traffic classification 출처 - 2010 TMA(Traffic Monitoring and Analysis Workshop) 요약 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- K-Dimensional Tree의 데이터 구조를 K-NN 알고리즘에 적용하여 K-NN 분류기의 분류 속도를 향상시킨 논문. 논문에서 언급하는 K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용한 트래픽 분류의 특징을 다음과 같다. - 높은 정확도 - 쉬운 구현 - Training 단계의 불필요 - 낮은 분류 속도 K-NN 알고리즘의 낮은 분류 속도를 해결하기 위해 다음과 같은 K-Dimensional Tre.. 더보기 Online Classification of Network Flows 요약 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 본 논문은 hybrid mechanism을 이용하여 실시간 트래픽 분류를 한 내용이다. 두 단계에 걸쳐 트래픽 분류가 이루어지며, 첫번째 단계는 페이로드 시그니쳐를 이용한 방법, 두번째 단계는 페이로드 시그니쳐 방법으로 분류하지 못한 unknown 트래픽을 statistical feature를 사용한 supervised algorithms(J48 Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Bayesian Network(BayesNet), Naive Bayes Tree(NBTree),.. 더보기 Peer-to-Peer Application Recognition Based on Signaling Activity C.-C. Wu, K.-T. Chen, Y.-C. Chang, and C.-L. Lei, “Peer-to-peer Application Recognition Based on Signaling Activity,” in Proceedings of IEEE ICC 2009, June 2009. 요약 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- Signaling behavior 라는 P2P 응용의 정해진 행동양식을 통해 관리 대상인 호스트의 트래픽을 분류하는 방법을 제시하였다. Signaling behavior 는 쉽게 바뀌기 어렵고, P2P 프로토콜마다 다르기 때문에 분.. 더보기 이전 1 다음