ISP向け低コストトラヒック分類手法の提案

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  • ISP ムケ テイコストトラヒック ブンルイ シュホウ ノ テイアン
  • Low-cost Traffic Classification Method for Large-scale ISP

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抄録

ISPにおいて，プロトコルごとのトラヒック量を監視することは，効率的なトラヒックエンジニアリングやネットワーク設計のために有益である．プロトコルを正確に分類する方法として，対象トラヒックをフルキャプチャしDPI（Deep Packet Inspection）を適用する方法が考えられるが，専用のDPI装置は高価であり，ISPネットワークにおいて多地点監視を行う場合，設備コストが増大する問題がある．そこで筆者らは，多地点計測によるプロトコルごとのトラヒック量を低コストに監視することを目的とする．このために，パケットサンプリングと教師あり学習によるトラヒック分類手法を用いるトラヒック監視を提案する．また，学習用トラヒックをフルキャプチャし，このトラヒックに対して複数回パケットサンプリングを適用することで得られるフロー特徴量を用いた学習を行う．本稿では，提案手法の詳細について述べるとともに，公開トラヒックトレースを用いた実験により，提案手法の有効性を示す．

Quantifying the traffic amount of each protocol is useful for ISP to perform effective traffic engineering and network designing. A straight forward approach for protocol identification is to first capture full traffic and apply DPI (Deep Packet Inspection) technology. However, it is difficult to deploy the dedicated DPI hardware to large ISP networks because the hardware is expensive and should be deployed to multiple measurement points. Therefore, we aim at low-cost monitoring of the traffic amount of each protocol at many measurement points. In order to achieve this goal, we propose a cost-effective traffic classification method which is composed from packet sampling and flow features-based traffic classification which uses supervised learning. We also propose a new learning method that uses flow features by capturing traffic data for learning fully and applying packet sampling multiple times to the traffic data. In this paper, we describe the detail of our proposed method and represent the effectiveness through the experiment with publicly available traffic traces.

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