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講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-03 10:40
ジニ係数とコサイン類似度を用いたモバイルトラフィックにおける高精度アプリケーション判定手法
岩井貴充中尾彰宏東大NS2016-192
抄録 (和) 既存の機械学習によるアプリケーション同定手法では、教師データの質や量の観点、判定の柔軟性の観点、プライバシー保護の観点から問題がある。そこで、我々はアプリケーション情報を付加されたパケットを送信するように改変したスマートフォンを教師データとして機械学習を行い一般のトラフィックを判定する手法を提案し、上述の問題を解決した。しかし、このシステム上での、パケットの長さの平均や到着間隔などのフローの特徴量を用いた場合のアプリケーション判定の精度は、学習期間5日でおよそ80%という結果が得られている。本研究では、特定のサーバーのみと通信するため宛先IPで十分高精度に同定が可能なアプリケーションに着眼し、ジニ係数とコサイン類似度を用いて高精度に判定可能なアプリケーション群を分類し、それらが発するトラフィックを同定する手法を提案する。あるISPにおいて取得した実データを用いた評価において、本提案手法により、学習期間が1日の場合に、平均14種類のアプリケーションを92%の高精度で判定可能であることを示す。 
(英) Existing research on application identification has problems from three points of view; credibility of training data, flexibility of learning, and violation of privacy. Therefore, we propose a system that classifies mobile traffic using modified smartphones that send packets with application tags. This system has solved the problems mentioned above. We evaluate this system using a trace of real traffic and show this system can classify the 80% of the mobile only using the statistics of packets (e.g., the length of packets). We focus on applications that can be classified accurately using only destination IPs because they connect limited server. We propose the method that distinguishes these applications using Gini index and cosine similarity and classify mobile traffic sent by them accurately. We evaluate this method in real mobile traffic and show that we can classify 92% of about 14 applications traffic when learning period is set to 1 day.
キーワード (和) アプリケーション同定 / 機械学習 / MVNO / / / / /  
(英) application identificaiton / machine learning / MVNO / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 484, NS2016-192, pp. 199-204, 2017年3月.
資料番号 NS2016-192 
発行日 2017-02-23 (NS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 NS2016-192

研究会情報
研究会 NS IN  
開催期間 2017-03-02 - 2017-03-03 
開催地(和) 沖縄残波岬ロイヤルホテル 
開催地(英) OKINAWA ZANPAMISAKI ROYAL HOTEL 
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 2017-03-NS-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ジニ係数とコサイン類似度を用いたモバイルトラフィックにおける高精度アプリケーション判定手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Classification of Highly-Accurate Identifiable Applications Using Gini Index and Cosine Similarity 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) アプリケーション同定 / application identificaiton  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(3)(和/英) MVNO / MVNO  
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 /
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
発表日時 2017-03-03 10:40:00 
発表時間 20 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2016-192 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.484 
ページ範囲 pp.199-204 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2017-02-23 


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