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講演抄録/キーワード
講演名 2020-07-17 09:25
暗号化されたWebサービス推定のためのFew-shot Learningにおけるラベル付与法に関する検討
吉田祥太・○江口 優塩本公平東京都市大ICM2020-14
抄録 (和) 増大する通信トラヒックに対して,通信トラヒックの監視、制御は非常に重要である.しかしながら,近年の暗号化の標準化が進んでいることでトラヒックの種類の判別ができない.そこで本稿では,暗号化された通信に対して、観測できるパケットデータを特徴量として、Webサービスの種類を教師あり学習の手法であるFew-shot Learningを用いて分類する方法を提案する.ラベルの付いていないデータセットをt-SNEにより次元削減を行い,その後k-means法によるクラスタリングを行いクラスタの重心付近の特徴的なデータにラベルを付けるという手法により少数データにおいて分類精度が11%向上した. 
(英) It is very important to monitor and control the communication traffic to cope with the
increasing communication traffic.However, due to the recent standardization of encryption, it is not possible to distinguish the type of traffic.Therefore, in this paper, we use the observable packet data as a feature for encrypted communications. Using the supervised learning method, Few-shot Learning, to describe the types of web services We propose a method for classification.The unlabeled dataset is dimensionally reduced by t-SNE and then k-means method to label the characteristic data near the center of gravity of the cluster. The method improves classification accuracy in a small number of data sets by 11%.
キーワード (和) トラヒック分類 / 機械学習 / 深層学習 / Few-shot Learning / / / /  
(英) Traffic classification / Machine learning / Deep learning / Few-shot Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 109, ICM2020-14, pp. 37-42, 2020年7月.
資料番号 ICM2020-14 
発行日 2020-07-09 (ICM) 
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 ICM2020-14

研究会情報
研究会 ICM  
開催期間 2020-07-16 - 2020-07-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 管理機能,理論・運用方法論,および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICM 
会議コード 2020-07-ICM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 暗号化されたWebサービス推定のためのFew-shot Learningにおけるラベル付与法に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on which data we should label in a few-shot learning for service identification over encrypted web services 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) トラヒック分類 / Traffic classification  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(4)(和/英) Few-shot Learning / Few-shot Learning  
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) 吉田 祥太 / Shouta Yoshida / ヨシダ ショウタ
第1著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: TCU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 江口 優 / Yutaka Eguchi / エグチ ユタカ
第2著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: TCU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 塩本 公平 / Kohei Shiomoto / シオモト コウヘイ
第3著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: TCU)
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講演者 第2著者 
発表日時 2020-07-17 09:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 ICM 
資料番号 ICM2020-14 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.109 
ページ範囲 pp.37-42 
ページ数
発行日 2020-07-09 (ICM) 


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