| 講演名 | 2020-07-17 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(東京都市大), 江口 優(東京都市大), 塩本 公平(東京都市大), |
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| 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. |
| 抄録(英) | It is very important to monitor and control the communication traffic to cope with theincreasing 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 |
| キーワード(英) | Traffic classification / Machine learning / Deep learning / Few-shot Learning |
| 資料番号 | ICM2020-14 |
| 発行日 | 2020-07-09 (ICM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
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| 開催期間 | 2020/7/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Virtual Conference |
| テーマ（和） | 管理機能，理論・運用方法論，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木下 和彦(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuhiko Kinoshita(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 佐藤 陽一(オープンシステムラボラトリ) / 大石 晴夫(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Open Systems Laboratory) / Haruo Ooishi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 瀬戸 三郎(NTT) / 中山 裕貴(ボスコ・テクノロジーズ) |
| 幹事氏名（英） | Saburo Seto(NTT) / Hiroki Nakayama(Bosco) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内海 哲哉(富士通研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tetsuya Uchiumi(Fujitsu Lab.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication Management |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉田 祥太 / Shouta Yoshida |
| 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） | 江口 優 / Yutaka Eguchi |
| 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） | 塩本 公平 / Kohei Shiomoto |
| 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) |
| 発表年月日 | 2020-07-17 |
| 資料番号 | ICM2020-14 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | ICM-109 |
| ページ範囲 | pp.37-42(ICM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-07-09 (ICM) |