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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 389 - 392 (4page)
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Traffic classification (TC) has a principal function in autonomous network management. Recently, deep learning and machine learning-based TC have become popular than the traditional port-based and protocol-based TC due to practices such as port disguise and payload encryption. The flow-based TC is reliable as it relies on time-related statistical features. Federated learning is a distributed machine learning technique to train improvised deep/machine learning models with less privacy distress. The organizations or enterprises having similar business models may take participation in building a federated model for their network traffic characterization. In this study, we build a cross-silo horizontal federated model for TC using flow-based time-related features. The federated model shows comparable performance to the centralized model.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORK
Ⅲ. SYSTEM MODEL
Ⅳ. PROBLEM FORMULATION
Ⅴ. DATASET
Ⅵ. EVALUATION
Ⅶ. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES
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