| 講演名 | 2017-03-03 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(東大), 中尾 彰宏(東大), |
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| 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。 |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | application identificaiton / machine learning / MVNO |
| 資料番号 | NS2016-192 |
| 発行日 | 2017-02-23 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / IN |
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| 開催期間 | 2017/3/2(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 戸出 英樹(阪府大) / 山岡 克式(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) / Katsunori Yamaoka(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡崎 義勝(NTT) / 岸田 卓治(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Takuji Kishida(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 塚本 和也(九工大) / 前田 英樹(NTT) / 北原 武(KDDI研) / 木村 達郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Hideki Maeda(NTT) / Takeshi Kitahara(KDDI R&D Labs.) / Tatsuro Kimura(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鎌村 星平(NTT) / 金子 晋丈(慶大) / 夏目 貴史(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shohei Kamamura(NTT) / Kunitake Kaneko(Keio Univ.) / Takashi Natsume(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岩井 貴充 / Takamitsu Iwai |
| 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） | 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) |
| 発表年月日 | 2017-03-03 |
| 資料番号 | NS2016-192 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NS-484 |
| ページ範囲 | pp.199-204(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-02-23 (NS) |