Academic Journal
NEW TRAFFIC CLASSIFICATION METHOD USING HIDDEN MARKOV MODEL
| Τίτλος: | NEW TRAFFIC CLASSIFICATION METHOD USING HIDDEN MARKOV MODEL |
|---|---|
| Πηγή: | Инженерная физика. |
| Στοιχεία εκδότη: | The Publishing House "NAUCHTEHLITIZDAT", 2018. |
| Έτος έκδοσης: | 2018 |
| Θεματικοί όροι: | 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 |
| Περιγραφή: | 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 %. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| ISSN: | 2072-9995 |
| DOI: | 10.25791/infizik.06.2018.047 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........80654c9c7c2a9dd0bae67c60c8218265 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
καταχωρήστε σχόλιο πρώτοι!