지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.3
- 수록면
- 45 - 54 (10page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문에서는 기존 기법들의 제한점을 개선하기 위해 휴리스틱 규칙 및 기계학습 분석 결과를 이용한 두 단계의 P2P 트래픽 분류 기법을 제안한다. 첫 번째 단계는 패킷 레벨의 시그니처 기반 분류기이고, 두 번째 단계는 플로우 레벨에서 수행되는 패턴 휴리스틱 규칙 및 통계 기반 분류기이다. 제안된 패턴 휴리스틱 규칙은 분류의 정확도를 높이고 통계 기반 분류기가 처리할 트래픽의 양을 줄일 수 있다. 다양한 의사 결정 트리 알고리즘의 분석을 기반으로 통계 기반 분류기는 가장 효율적인 REPTree로 구현하고, 앙상블 알고리즘을 통해 통계 기반 분류기의 성능을 개선한다. 실제 환경의 데이터 집합을 이용한 검증 분석을 통해, 본 제안 기법이 기존 기법에 비해 높은 정확도와 낮은 과부하를 제공함을 제시한다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Myung-Yoon Lee / 2006 / SPNS realization for secure P2P Service / Korea Multimedia Society :67~70
유재학 / 2010 / 다중 클래스 SVM을 이용한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽의 분류 / 한국지능시스템학회 논문지 20(1):7~14
엄남경 / 2008 / SVM을 이용한 플로우 기반 P2P 트래픽 식별 / 한국컴퓨터정보학회논문지 13(3):123~130
Yu-Shui Geng / 2009 / The Research of P2P Traffic Identification Technology / Proc. of International Conference on E-Business and Information System Security :1~4
Subhabrata Sen / 2004 / Accurate, scalable in network identification of P2P traffic using application signature / Proc. the 13th international conference on World Wide Web :512~521
유재학 / 2010 / 다중 클래스 SVM을 이용한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽의 분류 / 한국지능시스템학회 논문지 20(1):7~14
엄남경 / 2008 / SVM을 이용한 플로우 기반 P2P 트래픽 식별 / 한국컴퓨터정보학회논문지 13(3):123~130
Yu-Shui Geng / 2009 / The Research of P2P Traffic Identification Technology / Proc. of International Conference on E-Business and Information System Security :1~4
Subhabrata Sen / 2004 / Accurate, scalable in network identification of P2P traffic using application signature / Proc. the 13th international conference on World Wide Web :512~521
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0