Academic Journal

NEW TRAFFIC CLASSIFICATION METHOD USING HIDDEN MARKOV MODEL

Bibliographic Details
Title: NEW TRAFFIC CLASSIFICATION METHOD USING HIDDEN MARKOV MODEL
Source: Инженерная физика.
Publisher Information: The Publishing House "NAUCHTEHLITIZDAT", 2018.
Publication Year: 2018
Subject Terms: идентификация трафика, hidden markov model, Марковские модели, network traffic models, markov models, сетевой трафик, скрытая Марковская модель, классификация трафика, интернет приложение, traffic identification, internet application, модели трафика, traffic classifi cation
Description: Задача классификации трафика сетей передачи данных является одной из самых исследуемых тем в последнее десятилетние, большинство из предложных работ не зависят от четко известных математических моделей. В этой работе представлена новая модель идентификации на основе скрытой Марковской модели, и также предложена модификация метода выбора начальной модели. Тест модели проведен с использованием приложений (HTTP, HTTPS, IMAPS и WhatsApp) и настоящий журнал трафика получен от сети университета МГТУ им. Н.Э. Баумана. Предложенная модель идентифицирует приложения с точностью > 95 % в реальном времени. Network traffi c classifi cation is one of the most highly researched topics in last decade. Most of the proposed methods do not rely on clear mathematical models. In work presents new traffi c classifi cation method using hidden Markov model and new enhancements in choosing model’s initial values. Tests the presented method has been done using four applications (HTTP, HTTPS, IMAPS and WhatsApp) as well a real traffi c logs from BMSTU – Bauman University. The method shows a very good results, it identify the application in real time with precision > 95 %.
Document Type: Article
Language: Russian
ISSN: 2072-9995
DOI: 10.25791/infizik.06.2018.047
Accession Number: edsair.doi...........80654c9c7c2a9dd0bae67c60c8218265
Database: OpenAIRE
Description
ISSN:20729995
DOI:10.25791/infizik.06.2018.047