暗号化トラヒックのアプリケーション識別における推定精度向上手法(ホームネットワーク,ユビキタスネットワーク,クラウドコンピューティング,コンテキストアウェア,位置情報サービス,e-コマース及び,一般)
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概要
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ネットワーク管理において,ネットワーク上で計測されたトラヒックからアプリケーションを特定することは非常に重要である.しかし近年,通信の機密性を高めるため暗号化通信が増加傾向にある.暗号化された通信路では,トラヒック自体が暗号化されているため,従来の方法によるアプリケーション識別が困難になるという問題がある.そこで我々の研究グループでは,暗号化トラヒックにおいても高い識別精度でアプリケーションを識別する手法を提案,検証してきた.本稿では,識別対象のネットワーク環境や対象アプリケーションが増加した環境下において,安定した高い識別精度でアプリケーションを識別するための精度向上手法について検討を行う.アプリケーション識別のための学習方法が検出精度に与える影響を調べるため,カーネル密度推定法を用いた単純べイズ分類器とC4.5決定木アルゴリズムの異なる2種類の学習方法を用い,それぞれの手法における識別精度の評価を行う.
- 2011-11-10
著者
-
阿多 信吾
大阪市立大学大学院工学研究科
-
岡 育生
大阪市立大学大学院工学研究科
-
岡 育生
大阪市立大学大学院
-
中平 佳裕
沖電気工業株式会社研究開発センタ
-
中平 佳裕
沖電気工業株式会社研究開発センタユビキタスシステムラボラトリ
-
中平 佳裕
沖電気工業株式会社 ネットワークシステムカンパニー ネットワークシステム開発センタ
-
中村 信之
沖電気工業 研究開発セ
-
岡田 洋平
大阪市立大学大学院工学研究科
-
中村 信之
沖電気工業株式会社研究開発センタネットワークシステムラボラトリ
-
岡田 洋平
大阪市立大学 大学院工学研究科
-
Ata Shingo
Osaka City Univ. Osaka‐shi Jpn
-
阿多 信吾
大阪市立大学 大学院工学研究科
-
岡 育生
大阪市立大学 大学院工学研究科
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