| 講演名 | 2023-09-22 OLIViS: バックボーンISPにおけるキャパシティプランニングを考慮したOSINTに基づく軽量な動画コンテンツサービス識別手法 田村 優樹(慶大), 寺岡 文男(慶大), 近藤 賢郎(慶大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 2022 年現在, インターネットトラフィックの 66% は動画コンテンツサービスによって生成され, 中でも Netflix と YouTube が圧倒的なシェアを占める. 個々の動画コンテンツサービスのトラフィック量を予測することで, ISP は適切な設備投資を行い, CDN (Content Delivery Network) プロバイダとの適切なピアリングポリシを決定できる. DPI (Deep Packet Inspection) はネットワークサービスを特定するために広く使用されているが, パケットレベルの解析 はインターネットバックボーン規模のトラフィックへの対応が困難であり, 暗号化されたパケットには適用できない. 本稿では, OLIViS (OSINT-based Lightweight method for Identifying Video content Services) を提案する. スケーラビリ ティを実現するため, OLIViS はフローレベル分析を採用する. 第 1 段階として, OLIViS は, マイスフローを検出するよ うに訓練された CNN-VAE (Convolutional Neural Network - Variational AutoEncoder) を用いて, エレファントフローを 異常として抽出する. 第 2 段階では, SAN (Subject Alternative Name) などの OSINT (Open Source INTelligence) データ を参照し, エレファントフローに含まれる個々の動画コンテンツサービスのフローを特定する. OLIViS は Netflix と YouTube のフローをトラフィック量の観点で 96% 以上の精度で識別し, 識別されたフローの統計量はあるキャンパス ネットワークにおける非暗号化トラフィックの DPI を利用して推論される統計量に酷似している. |
| 抄録(英) | As of 2022, 66% of Internet traffic is generated by video content services, among which Netflix and YouTube are the dominant players. By predicting the traffic volume of individual video content services, ISPs can make appropriate capital investments and determine appropriate peering policies with CDN (Content Delivery Network) providers. Although DPI (Deep Packet Inspection) is widely used to identify network services, packet-level analysis does not scale to the traffic passing through backbone ISPs and is inapplicable to encrypted packets. This paper proposes OLIViS (OSINT-based Lightweight method for Identifying Video content Services). To achieve scalability, OLIViS adopts flow-level analysis. In the first step, OLIViS extracts elephant flows as anomalies using a CNN-VAE (Convolutional Neural Network - Variational AutoEncoder) trained to detect mice flows. In the second step, OLIViS identifies flows of individual video content services included in the elephant flows by referring to OSINT (Open Source INTelligence) data such as SAN (Subject Alternative Name). OLIViS identifies Netflix and youTube flows with accuracy of over 96% in terms of traffic volume, and OLIViS infers the flow statistics of Netflix and YouTube, which closely resemble those inferred with DPI on non-encrypted traffic in a campus network. |
| キーワード(和) | ネットワークトラフィック分類 / 教師なし学習 / フローベース / Netflix / YouTube |
| キーワード(英) | Network Traffic classification / flow-based / unsupervised learning / Netflix / YouTube |
| 資料番号 | IA2023-23 |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
|---|---|
| 開催期間 | 2023/9/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univeristy |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 委員長氏名（和） | 秋山 豊和(京都産大) |
| 委員長氏名（英） | Toyokazu Akiyama(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 作元 雄輔(関西学院大) / 渡辺 俊貴(NEC) / 屏 雄一郎(KDDI) |
| 副委員長氏名（英） | Yusuke Sakumoto(Kwansei Gakuin Univ.) / Toshiki Watanabe(NEC) / Yuichiro Hei(KDDI) |
| 幹事氏名（和） | 大平 健司(阪大) / 坂野 遼平(工学院大) / 野林 大起(九工大) |
| 幹事氏名（英） | Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Ryohei Banno(Kogakuin Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小谷 大祐(京大) / 中村 遼(福岡大) / 中村 遼(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Daisuke Kotani(Kyoto Univ.) / Ryo Nakamura(Fukuoka Univ.) / Ryo Nakamura(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Internet Architecture |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | OLIViS: バックボーンISPにおけるキャパシティプランニングを考慮したOSINTに基づく軽量な動画コンテンツサービス識別手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | OLIViS: An OSINT-Based Lightweight Method for Identifying Video Content Services for Capacity Planning in Backbone ISPs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワークトラフィック分類 / Network Traffic classification |
| キーワード(2)（和/英） | 教師なし学習 / flow-based |
| キーワード(3)（和/英） | フローベース / unsupervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | Netflix / Netflix |
| キーワード(5)（和/英） | YouTube / YouTube |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田村 優樹 / Yuki Tamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 寺岡 文男 / Fumio Teraoka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 近藤 賢郎 / Takao Kondo |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-09-22 |
| 資料番号 | IA2023-23 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | IA-193 |
| ページ範囲 | pp.75-82(IA), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) |