![](/images/graphics-bg.png)
Online Incremental Learning for High Bandwidth Network Traffic Classification
المؤلفون المشاركون
Loo, H. R.
Joseph, S. B.
Marsono, Muhammad Nadzir
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Data stream mining techniques are able to classify evolving data streams such as network traffic in the presence of concept drift.
In order to classify high bandwidth network traffic in real-time, data stream mining classifiers need to be implemented on reconfigurable high throughput platform, such as Field Programmable Gate Array (FPGA).
This paper proposes an algorithm for online network traffic classification based on the concept of incremental k-means clustering to continuously learn from both labeled and unlabeled flow instances.
Two distance measures for incremental k-means (Euclidean and Manhattan) distance are analyzed to measure their impact on the network traffic classification in the presence of concept drift.
The experimental results on real datasets show that the proposed algorithm exhibits consistency, up to 94% average accuracy for both distance measures, even in the presence of concept drifts.
The proposed incremental k-means classification using Manhattan distance can classify network traffic 3 times faster than Euclidean distance at 671 thousands flow instances per second.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Loo, H. R.& Joseph, S. B.& Marsono, Muhammad Nadzir. 2016. Online Incremental Learning for High Bandwidth Network Traffic Classification. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094889
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Loo, H. R.…[et al.]. Online Incremental Learning for High Bandwidth Network Traffic Classification. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2016 (2016), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094889
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Loo, H. R.& Joseph, S. B.& Marsono, Muhammad Nadzir. Online Incremental Learning for High Bandwidth Network Traffic Classification. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094889
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1094889
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)