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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-02-29 11:35 機械学習を用いたリアルタイムのアプリケーション識別スキームおよび評価手法 ○王 経博・金井謙治・中尾彰宏（東大）  NS2023-189 |
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| 抄録 | （和） | 通信機器を流れるパケットフローのアプリケーション名を識別することは，多様化するアプリケーションごとの通信要件を満たした優先制御や，5Gにおけるネットワークスライシング技術の活用に向けて必要性が高まっている．本研究では，著者の先行研究にて示された高精度かつ更新可能なアプリケーション識別システムを用いつつ，リアルタイムのアプリケーション識別における運用スキーム，及び実用化に向けた性能評価手法を示す．評価においてはバッファ時間と識別精度のトレードオフに着目し，将来的なユーザ起点で手法の有効性を示しつつ，特定のアプリケーションや通信種別に対するスライシングを目的とした分析を行う． |
| （英） | With the diversification of mobile applications, the implementation of priority control that meets the communication requirements of each diversifying application and network slicing technology in 5G is awaited, and the need for Identifying the application names of traffic is increasing. This study introduces an operational scheme and performance evaluation methodology for real-time application identification, utilizing the high-accuracy and updatable application identification system demonstrated in the authors' previous research. We focus on the trade-off between buffer time and identification accuracy, present the effectiveness of the method from the perspective of future users, while providing analysis for the purpose of slicing for a specific application or communication type. | |
| キーワード | （和） | モバイルアプリケーション同定 / 機械学習 / Random Forest / SSL/TLS / トラフィック分析 / / / |
| （英） | Mobile App Identification / Machine Learning / Random Forest / SSL/TLS / Traffic Analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 397, NS2023-189, pp. 103-108, 2024年2月. | |
| 資料番号 | NS2023-189 | |
| 発行日 | 2024-02-22 (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 | NS2023-189 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN |
| 開催期間 | 2024-02-29 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 沖縄コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okinawa Convention Center |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2024-02-NS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたリアルタイムのアプリケーション識別スキームおよび評価手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real-time Application Identification Scheme and Evaluation Method Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルアプリケーション同定 / Mobile App Identification |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Random Forest / Random Forest |
| キーワード(4)（和/英） | SSL/TLS / SSL/TLS |
| キーワード(5)（和/英） | トラフィック分析 / Traffic Analysis |
| 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） | 王 経博 / Tatsuhiro Ou / オウ タツヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金井 謙治 / Kenji Kanai / カナイ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-02-29 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2023-189 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.397 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-22 (NS) |
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