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講演抄録/キーワード
講演名 2019-06-21 13:45
機械学習によるモバイルアプリケーション判定の検証方法と問題点
岩井貴充中尾彰宏東大NS2019-40
抄録 (和) 機械学習によるアプリケーション判定は、アプリケーションごとのスライシングやゼロレーティングサービスに応用できるため、多くの研究が行われている。このアプリケーション判定の研究においては、収集したフローデータに含まれるデータのうち新しいデータを検証データとして分割し評価を行うケースが一般的である。しかし、そのような検証データの分割方法では、同じユーザ端末から発するフローが訓練データと検証データの両方に含まれることになるため、新規ユーザのフローを判定するという本来の目的からデータセットの性質が乖離する。さらに、データセットに含まれる特定ユーザに依存するパターンに対して過学習した結果、未知のユーザを対象にしたときと比較して検証データにおける精度が高くなる可能性がある。本研究では訓練データと検証データで生成元となる端末を分けるために、端末の識別子であるIMEIを用いることを提案する。IMEIを用いた検証手法と既存の検証手法と出力されるモデル性能がどの程度異なるかを、アプリケーション判定の識別タスクにて評価した結果、既存の検証手法では4%程度、訓練用端末と検証用端末の組み合わせによっては最大10%モデルの性能を過大評価していることを示す。さらに、モバイルトラフィックでは端末との結びつきが変化するソースIPによる分割が既存の検証手法と同等の結果を生じることを通じて、ユーザの分離には端末との紐付きが厳密なIMEIが必要であることを示す。 
(英) Machine Learning based application identification has been intensively studied for applications such as application specific network slicing and zero-rating services. In machine learning, a test dataset, which is usually divided chronologically in the collected dataset, is used to evaluate a trained model.
We advocate that it is often the case with mobile network analysis that this way of training and validation is irrelevant because overestimation of a trained model may occur when the data from one user is included both in training and in test dataset. In this paper, we propose to use IMEI to identify users and isolate test set from the dataset. We observe that conventional method overestimates by about 4% of accuracy on average and by 10% in the worst case compared to our evaluation using IMEI-based split method. In addition, our evaluation also shows the necessity of the IMEI instead of source IP for data isolation, as a single UE may be assign to multiple source IPs over time and thus source IP may not be a substitute for IMEI.
キーワード (和) 機械学習 / アプリケーション判定 / / / / / /  
(英) Machine Learning / Application Identification / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 92, NS2019-40, pp. 29-34, 2019年6月.
資料番号 NS2019-40 
発行日 2019-06-13 (NS) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NS2019-40

研究会情報
研究会 OCS PN NS  
開催期間 2019-06-20 - 2019-06-21 
開催地(和) MALIOS(盛岡) 
開催地(英) MALIOS(Morioka) 
テーマ(和) フォトニックネットワーク・システム,光ネットワーク運用管理,光ネットワーク設計,トラヒックエンジニアリング,シグナリング,GMPLS,ドメイン間経路制御,ネットワーク監視,光増幅器・光中継装置,光/電気クロスコネクト・OADM,光/電気多重・分離,光送受信機,光端局装置,ディジタル信号処理・誤り訂正,光通信計測,データコム用光通信機器,コア・メトロシステム,海底伝送システム,光アクセスシステム・次世代PON,イーサネット,光伝達網(OTN),伝送監視制御,光伝送システム設計・ツール,モバイル光連携,一般 
テーマ(英) Photonic network system, Optical network operation and administration, Optical network design, Traffic engineering, Signaling, GMPLS, Inter-domain route control, Network monitoring, Optical amplifier and Optical repeater, Optical crossconect (OXC) and Optical add/drop multiplexer (OADM), Optical multiplexing/demultiplexing equipment, Optical signal processing, Optical terminal equipment, Digital signal processing and error correction, Optical communication measurement, Core/metro system, Seafloor transmission system, Optical access system and NG-PON, Ethernet, Optical transport network (OTN), Transmission monitoring and control, Optical transmission system design and tool, Mobile and Mobile-optical cooperation, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2019-06-OCS-PN-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習によるモバイルアプリケーション判定の検証方法と問題点 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Rethinking the Test Dataset Construction of Machine Learning for Mobile Application Identification 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) アプリケーション判定 / Application Identification  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩井 貴充 / Takamitsu Iwai / イワイ タカミツ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-06-21 13:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NS 
資料番号 NS2019-40 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.92 
ページ範囲 pp.29-34 
ページ数
発行日 2019-06-13 (NS) 


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