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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 324 - 332 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.2.324
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트래픽의 응용 별 분류 기법들이 다양하게 연구되었으나 대부분의 기술들은 패킷 레벨에서 헤더들을 분석하거나, 페이로드의 시그니쳐를 분석하여 트래픽을 분류하고 있다. 본 논문에서는 물리 계층의 PDCCH (Physical Downlink Control Channel) 정보만을 학습하여 모바일 서비스 컨텐츠를 분류하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 물리계층의 정보만을 이용하므로 암호화된 패킷에도 적용할 수 있다. 실험을 위하여, 현재 운용중인 LTE(Long Term Evolution) 기지국으로부터 PDCCH 채널 정보들을 수집하였으며, 분류 기법으로 랜덤 포레스트, SVM, AutoEncoder, 심층 신경망, 합성곱 신경망 기법들을 이용하여 모바일 서비스 컨텐츠 예측을 수행하였다. 예측 정확도는 최대 99% 임을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습 기법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Thuy T.T. Nguyen and G. Armitage, “A survey of techniques for internet traffic classification using machine learning,” IEEE Commun. Surv. & Tuts., Fourth Quarter, vol. 10, no. 4, pp. 56-76, 2009.
A. W. Moore and K. Papagiannaki, “Toward the accurate identification of network applications,” Int. Wkshp. Passive and Active Netw. Measurement, pp. 41-54, Springer, Berlin, Heidelberg, 2005.
Y.-H. Goo, S. Lee, K.-S. Shim, and M.-S. Kim, “A traffic-classification method using the correlation of the network flow,” J. KIISE, vol. 44, no. 4, pp. 433-438, Apr. 2017.
S.-H. Yoon and M.-S. Kim, “Research on signature maintenance method for internet application traffic identification using header signatures,” J. Internet Comput. and Serv., vol. 12. no. 6, pp. 19-33 Dec. 2011.
J.-S. Park, S.-H. Yoon, and M.-S. Kim, “Performance improvement of the payload signature based traffic classification system using application traffic locality,” J. KICS, vol. 38, no. 7, pp. 519-525, Jul. 2013.
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