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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 49 - 57 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.11.49
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본 논문은 자원이 제한된 네트워크 시스템에서 암호화된 트래픽 분류를 위해 설계된 경량화 되고 강건한 BERT 모델인 SRB-ET(Slim and Robust BERT for Encrypted Traffic)를 제안한다. SRB-ET는 모델 크기를 줄이면서도 높은 분류 성능을 유지하기 위해 이웃 가중치 가중합 공유와 절반 확률 라벨 예측 기법을 사용한다. 이웃 가중치 가중합 공유는 가지치기 된 레이어의 가중치를 인접 레이어에 가중합하여 성능 손실을 최소화하고 학습 속도를 향상시킨다. 절반 확률 라벨 예측은 사전학습 중 라벨을 50%의 확률로 예측하여 효율적으로 카테고리 특징을 학습하고 더 빠르게 수렴할 수 있도록 한다. ISCX VPN-nonVPN 데이터 세트를 사용한 실험 결과, SRB-ET는 기존 기법 대비 트래픽 분류 정확도는 유지하면서 파라미터 수를 15.12% 줄이고 추론 시간을 45.1% 단축하며, 학습 속도를 54.9% 향상 시켰다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
M. Shen, Y. Liu, L. Zhu, K. Xu, X. Du and N. Guizani, "Optimizing Feature Selection for Efficient Encrypted Traffic Classification: A Systematic Approach," in IEEE Network, vol. 34, no. 4, pp. 20-27, July/August. 2020.
C. Liu, L. He, G. Xiong, Z. Cao and Z. Li, "FS-Net: A Flow Sequence Network For Encrypted Traffic Classification," IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications, Paris, France, 2019, pp. 1171-1179, June. 2019.
P. Khandait, N. Hubballi and B. Mazumdar, "Efficient Keyword Matching for Deep Packet Inspection based Network Traffic Classification," 2020 International Conference on COMmunication Systems & NETworkS (COMSNETS), Bengaluru, India, pp. 567-570, 2020.
“Google Https Transparency Report,” Google Transparency Report, last modified July 19. 2024, accessed July 19. 2024. https://transparencyreport.google.com/https
F. Pacheco, E. Exposito, M. Gineste, C. Baudoin and J. Aguilar, "Towards the Deployment of Machine Learning Solutions in Network Traffic Classification: A Systematic Survey," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 2, pp. 1988-2014, Secondquarter. 2019.
C. Liu, L. He, G. Xiong, Z. Cao and Z. Li, "FS-Net: A Flow Sequence Network For Encrypted Traffic Classification," IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications, Paris, France, 2019, pp. 1171-1179, June. 2019.
P. Khandait, N. Hubballi and B. Mazumdar, "Efficient Keyword Matching for Deep Packet Inspection based Network Traffic Classification," 2020 International Conference on COMmunication Systems & NETworkS (COMSNETS), Bengaluru, India, pp. 567-570, 2020.
“Google Https Transparency Report,” Google Transparency Report, last modified July 19. 2024, accessed July 19. 2024. https://transparencyreport.google.com/https
F. Pacheco, E. Exposito, M. Gineste, C. Baudoin and J. Aguilar, "Towards the Deployment of Machine Learning Solutions in Network Traffic Classification: A Systematic Survey," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 2, pp. 1988-2014, Secondquarter. 2019.
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