Abstract-existing Internet trafik klassificering tekniker uppnå imponerande låga felklassificeringsgrader, men ger inte prestandagarantier för vissa klasser av intresse. I detta dokument föreslår vi två nya online trafikklassificerareon baserat på Neyman-Pearson klassificering och en baserad på ramen Lärande Tillfredsställelse (LSAT) -som kan ge klassspecifika prestandagarantier på falska larm respektive falska upptäckter, respektive. Vi presenterar också en preprocessor för våra klassificatörer som, efter mottagandet av endast ett litet antal paket, förutspår om ett flöde kommer att vara "stort" (enligt definitionen av en nätoperatör). Endast dessa resursintensiva flöden överförs till klassificeringsföretaget, vilket i hög grad minskar den beräknade bördan. Vi validerar vår metodik genom att testa våra metoder med hjälp av trafikdata som tillhandahålls av en ISP.
Nechay och Al. I REF föreslogs två nya ML-klassificeringar baserade på Neyman-Pearson och Learning Satisfiability.
Controlling False Alarm/Discovery Rates in Online Internet Traffic Flow Classification
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2009', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2009', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}