SDN 을 위한 앙상블 모델 기반 네트워크 트래픽 분류 프레임워크

트래픽 플로우 정보를 기반으로 서로 다른 트래픽을 식별하여 클래스로 나누는 것을 의미한다. 이는 SDN 아키텍처와 앙상블 기법을 활용하여 실시간으로 네트워크 트래픽을 식별하고 분류하는 프레임워크의 핵심 과정으로 정의된다.

연구 결과, LightGBM 모델이 다른 앙상블 모델 및 단일 분류기인 Decision Tree보다 가장 뛰어난 분류 정확도를 나타냈다. 특히 LightGBM은 높은 분류 정확도와 더불어 빠른 분류 속도를 동시에 달성하여 가장 적합한 모델임이 입증되었다.

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네트워크 규모의 지속적인 확장으로 인해, 기존의 네트워크 트래픽 분류 방법으로 트래픽을 정확하게 식별하고 분류하기가 어려워졌다. 따라서, 최근에는 머신 러닝 기반 접근법이 네트워크 트래픽 분류에 가장 많이 사용되고 있으며, 앙상 ... 전체 초록 보기

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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