Behavior signature for big data tra

Behavior signature for big data traffic identification

With the rapid development of the Internet and the popularization of multimedia services, Internet traffic has become a big data traffic that its volume, variety and velocity has dramatically increased. This phenomenon causes several limitations in traffic classification such as increased computational complexity and difficult real-time control. In this paper, we propose a behavior signature for application-level traffic identification to overcome these limitations. The proposed behavior signature is the identity pattern of traffic behavior appearing in the first few request packets of plural traffic flows when a specific function is conducted by an application. This is in contrast to the previous signature techniques that usually use a singular packet or flow for feature extraction and traffic identification. In order to prove the feasibility of the proposed behavior signature, we present the experimental results based on five popular applications.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลักษณะลายเซ็นสำหรับรหัสการจราจรข้อมูลใหญ่

popularization บริการมัลติมีเดียและการพัฒนาอย่างรวดเร็วของอินเทอร์เน็ต อินเทอร์เน็ตได้กลายเป็น การจราจรข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นปริมาตร ความหลากหลาย และความเร็วได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก ปรากฏการณ์นี้ทำให้เกิดข้อจำกัดหลายประการในการจราจรประเภทคำนวณซับซ้อนเพิ่มขึ้นและควบคุมยากจริง ในเอกสารนี้ เรานำเสนอลักษณะลายเซ็นสำหรับรหัสการรับส่งข้อมูลในระดับโปรแกรมประยุกต์จะเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ ลายเซ็นลักษณะการทำงานนำเสนอเป็นรูปแบบเอกลักษณ์ของพฤติกรรมจราจรที่ปรากฏในครั้งแรก ไม่กี่ขอแพคเก็ตของกระแสจราจรพหูพจน์เมื่อค่าจะดำเนินการ โดยโปรแกรมประยุกต์ อยู่ตรงข้ามเทคนิคลายเซ็นก่อนหน้านี้ที่มักจะใช้แพคเก็ตเอกพจน์หรือขั้นตอนการสกัดคุณลักษณะรหัสจราจร เพื่อพิสูจน์ความเป็นไปได้ของลายเซ็นเสนอพฤติกรรม เรานำเสนอผลการทดลองตามโปรแกรมยอดนิยม 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลายเซ็นพฤติกรรมในการระบุการจราจรข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วของอินเทอร์เน็ตและเป็นที่นิยมของบริการมัลติมีเดีย, การจราจรทางอินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นที่การจราจรของข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีปริมาณของความหลากหลายและความเร็วเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์นี้ทำให้เกิดข้อ จำกัด หลายประการในการจัดหมวดหมู่การจราจรเช่นคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นและการควบคุมเวลาจริงยาก ในบทความนี้เรานำเสนอลายเซ็นพฤติกรรมในการจำแนกการจราจรระดับโปรแกรมประยุกต์ที่จะเอาชนะข้อ จำกัด เหล่านี้ ลายเซ็นพฤติกรรมที่นำเสนอเป็นรูปแบบตัวตนของพฤติกรรมการจราจรที่ปรากฏในครั้งแรกที่ขอแพ็คเก็ตไม่กี่ของการจราจรพหูพจน์ไหลเมื่อฟังก์ชั่นที่เฉพาะเจาะจงจะดำเนินการโดยการประยุกต์ใช้ นี้เป็นในทางตรงกันข้ามกับเทคนิคลายเซ็นก่อนหน้านี้ที่มักจะใช้แพ็คเก็ตเอกพจน์หรือไหลในการสกัดคุณลักษณะและการตรวจสอบการจราจร เพื่อพิสูจน์ความเป็นไปได้ของลายเซ็นพฤติกรรมที่เสนอเรานำเสนอผลการทดลองขึ้นอยู่กับห้าโปรแกรมที่นิยม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลายเซ็นใหญ่ข้อมูลพฤติกรรมการชม

กับการพัฒนาอย่างรวดเร็วของอินเทอร์เน็ตและเป็นที่นิยมของบริการมัลติมีเดีย อินเทอร์เน็ตได้กลายเป็น ใหญ่ ปริมาณข้อมูลจราจรที่หลากหลายและความเร็วได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก .ปรากฏการณ์นี้ทำให้เกิดข้อจำกัดหลายประเภทในการจราจร เช่น เพิ่มความซับซ้อนในการคำนวณและควบคุมเวลาจริงยาก ในกระดาษนี้เราเสนอการกำหนดระดับพฤติกรรมลายเซ็นสำหรับการจราจรที่จะเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้เสนอพฤติกรรมเอกลักษณ์ตัวตนแบบแผนพฤติกรรมจราจร ปรากฏในไม่กี่ครั้งแรกขอแพ็คเก็ตของการจราจรไหลเมื่อฟังก์ชั่นที่เฉพาะเจาะจงเป็นพหูพจน์โดยโปรแกรม นี้เป็นในทางตรงกันข้ามกับก่อนหน้านี้ลายเซ็นเทคนิคที่มักจะใช้แพ็คเก็ตเอกพจน์หรือการไหลสำหรับการสกัดคุณลักษณะและการจราจรเพื่อพิสูจน์ความเป็นไปได้ของการนำเสนอพฤติกรรมของลายเซ็น เรานำเสนอผลการทดลองตามห้าความนิยมการใช้งาน