Using Burstiness for Network Applications Classification
المؤلفون المشاركون
Bakhshi, Taimur
Ghita, Bogdan
Oudah, Hussein
Alruban, Abdulrahman
Walker, David J.
المصدر
Journal of Computer Networks and Communications
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-08-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Network traffic classification is a vital task for service operators, network engineers, and security specialists to manage network traffic, design networks, and detect threats.
Identifying the type/name of applications that generate traffic is a challenging task as encrypting traffic becomes the norm for Internet communication.
Therefore, relying on conventional techniques such as deep packet inspection (DPI) or port numbers is not efficient anymore.
This paper proposes a novel flow statistical-based set of features that may be used for classifying applications by leveraging machine learning algorithms to yield high accuracy in identifying the type of applications that generate the traffic.
The proposed features compute different timings between packets and flows.
This work utilises tcptrace to extract features based on traffic burstiness and periods of inactivity (idle time) for the analysed traffic, followed by the C5.0 algorithm for determining the applications that generated it.
The evaluation tests performed on a set of real, uncontrolled traffic, indicated that the method has an accuracy of 79% in identifying the correct network application.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Oudah, Hussein& Ghita, Bogdan& Bakhshi, Taimur& Alruban, Abdulrahman& Walker, David J.. 2019. Using Burstiness for Network Applications Classification. Journal of Computer Networks and Communications،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172341
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Oudah, Hussein…[et al.]. Using Burstiness for Network Applications Classification. Journal of Computer Networks and Communications No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172341
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Oudah, Hussein& Ghita, Bogdan& Bakhshi, Taimur& Alruban, Abdulrahman& Walker, David J.. Using Burstiness for Network Applications Classification. Journal of Computer Networks and Communications. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172341
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172341
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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