Motiverad av vikten av korrekt identifiering för en rad tillämpningar, jämför och kontrasterar detta dokument den effektiva och effektiva klassificeringen av nätverksbaserade applikationer med hjälp av beteendeobservationer av nätverkstrafik och de som använder Deep-Packet Inspection. Viktigt, under hela vårt arbete kan vi göra jämförelser med data som har en korrekt, självständigt bestämd mark-sanning som beskriver de faktiska applikationer som orsakar nätverkstrafiken observerad. I en unik studie i både den rumsliga-domänen: att jämföra mellan olika nätverkslokaliseringar och i den tidsbundna-domänen: att jämföra över ett antal år av data, illustrerar vi nedbrytningen i klassificeringsnoggrannheten inom en rad tillämpningsklassificeringsmekanismer. Vidare dokumenterar vi exaktheten av rumslig klassificering utan utbildning-data har rumslig mångfald. Slutligen illustrerar vi klassificeringen av UDP-trafiken. Vi använder samma klassificeringsmetod för både statiska flöden (TCP) och statslösa flöden baserade på UDP. Viktigt är att vi visar hög noggrannhet: större än 92% för den värsta omständighet oavsett tillämpning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF jämförde den effektiva och effektiva klassificeringen av nätverksbaserade applikationer med hjälp av beteendeobservationer av nätverkstrafik och de som använder djuppackningsinspektioner.
Efficient application identification and the temporal and spatial stability of classification schema
{'venue': 'Elsevier Computer Network', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}