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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-15 11:40 Meta-Learningを用いたアプリケーション識別手法の検討 ○飛山 駿・胡 博・神谷和憲（NTT）・高橋健司（NTT Ltd.）  IN2020-40 |
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| 抄録 | （和） | インターネットの急速な発展に伴い，動画配信やソーシャルネットワーキング，web会議サービスなど多種多様なWebアプリケーションが日々出現し，トラフィック量も急増している．各種アプリケーションがどの程度トラフィックを発生させているかを把握することは，ネットワークの管理運用や脅威分析の観点で重要である．そのため，機械学習技術を用いてフローデータからアプリケーションを識別する手法が研究されている．しかし，従来の機械学習技術においては通常識別対象の教師データが大量に必要になる一方，フローデータにはアプリケーションレイヤの情報は含まれないためラベル付加が難しく，大量の教師データを作成することは困難であるという課題がある．そこで，本稿では少量のデータで識別モデルを作成可能なMeta-Learningと呼ばれる手法を用いることでこの課題の解決を図る． |
| （英） | With the continuous evolution of the Internet, a variety of web applications, such as video streaming, social network services, and web meeting services, are widely used, significantly increasing the amount of traffic. Classifying what types of network traffic in detail uses networks is important from the perspectives of resource management and threat analysis. Researchers has proposed methods for identifying applications from flow data using machine learning techniques. However, it is difficult to create a large amount of training data because a flow data does not contain information of application layer while existing machine learning techniques needs a large amount of training data. Thus, in this paper, we use a method called "Meta-Learning" which enables us to construct models with a small amount of data to solve this problem. | |
| キーワード | （和） | トラフィック識別 / Network Flow / Meta-Learning / / / / / |
| （英） | Traffic Identification / Network Flow / Meta-Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 293, IN2020-40, pp. 43-48, 2020年12月. | |
| 資料番号 | IN2020-40 | |
| 発行日 | 2020-12-07 (IN) | |
| 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 | IN2020-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA IN |
| 開催期間 | 2020-12-14 - 2020-12-15 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です。※※※ |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2020-12-IA-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Meta-Learningを用いたアプリケーション識別手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application Identification Method with Meta-Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | トラフィック識別 / Traffic Identification |
| キーワード(2)（和/英） | Network Flow / Network Flow |
| キーワード(3)（和/英） | Meta-Learning / Meta-Learning |
| 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） | 飛山 駿 / Shun Tobiyama / トビヤマ シュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 胡 博 / Bo Hu / コ ハク |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神谷 和憲 / Kazunori Kamiya / カミヤ カズノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 健司 / Kenji Takahashi / タカハシ ケンジ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTT Limited (略称： NTT Ltd.) NTT Limited (略称： NTT Ltd.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-15 11:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2020-40 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-07 (IN) |
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