ارایه روش ترکیبی برای شناسایی و طبقه بندی ترافیک در شبکه های بی سیم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران

2 استادیار، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران

چکیده

استفاده از رویکرد اقتضایی با بهره­گیری از ویژگی­هایی از جمله مدیریت توزیع یافته بین گره­ها، تسهیل در امر ورود و خروج آن‌ها به شبکه و امکان تحرک بهتر، یکی از گزینه­های مطلوب جهت پیکربندی شبکه­های بی­سیم می­باشد. همین امر موجب تولید ترافیک با رفتار پوی  توسط نرم­افزارهای کاربردی در چنین شبکه­هایی می­شود که مسئله مدیریت شبکه و کنترل ترافیک بین گره­های را تحت تأثیر خود قرار می­دهد. شناسایی و طبقه­بندی ترافیک جاری در شبکه می­تواند کمک شایانی به این چالش در شبکه­های بی­سیم کند. از آنجا که روش­های مرسوم شناسایی و طبقه­بندی ترافیک قادر به ارائه عملکرد مناسب با چنین ترافیک­هایی نیستند بنابراین استفاده از روش­های مبتنی بر یادگیری ماشین می­تواند برای بهبود طبقه­بندی ترافیک به‌کارگرفته شوند. از آنجا که حساسیت بالا جهت یافتن ترافیک­هایی خاص نیازمند افزایش احتمال آشکارسازی و عدم ارائه تصمیم اشتباه نیازمند کاهش هشدار غلط در سامانه می­باشد،بنابراین در این مقاله روشی جدید جهت افزایش دقت و بهره­وری در شناسایی وطبقه­بندی ترافیک در شبکه­های بی­سیم اقتضایی ارائه می­شود که مبتنی بر ترکیب هدفمند روش­های یادگیری ماشین می­باشد. نتایج نشان می­دهند که روش ارائه شده علاوه بر بهبود معیارهای ارزیابی طبقه­بندی کننده ترافیک موجب افزایش احتمال آشکارسازی و کاهش نرخ هشدار غلط به نسبت به‌کارگیری روش­های یادگیری ماشین به‌صورت یکتا می­باشد.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

[1]    J. Erman, A. Mahanti, and M. Arlitt, "Qrp05-4: Internet Traffic Identification Using Machine Learning," IEEE Globecom,  IEEE, 2006.
[2]    L. T. Hu and LiJun Zhang, "Real-time Internet Traffic Identification Based on Decision Tree," World Automation Congress, IEEE, 2012.
[3]    J. Zhang, C. Chen, Y. Xiang, W. Zhou and A. V. Vasilakos, "An Effective Network Traffic Classification Method with Unknown Flow Detection," IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 10, no.2,  pp. 133-147, 2013.
[4]    A. C. Callado, "A Survey on Internet Traffic Identification," IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 11, no. 3, pp.  37-52, 2009.
[5]    R. Ma and S. Qin, "Identification of Unknown Protocol Traffic Based on Deep Learning," 3rd IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), IEEE, 2017.
[6]    Sh. Zuozhi, Y. Yue, and M. Yunlang, "The Research of Protocol Identification Based on Traffic Analysis," 10th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA), IEEE, 2017.
[7]    L. Kong, G. Huang, K. Wu, Q. Tang and S. Ye, "Comparison of Internet Traffic Identification on Machine Learning Methods," International Conference on Big Data and Artificial Intelligence (BDAI), IEEE, 2018.
[8]    S. Kokila, A. Sathish, and R. Shankar, "Comparative Analysis of Internet Traffic Identification Methods," Proceedings of the UGC Sponsored National Conference on Advanced Networking and Applications, 2015.
[9]    L. Peng, "Early Stage Internet Traffic Identification Using Probabilistic Neural Networks," International Journal of Computer and Communication Engineering, vol.  4, no. 6, pp.  417-425, 2015).
[10]  Zh. Wang, "The Applications of Deep Learning on Traffic Identification," BlackHat USA 24, 2015.
[11]  P. Singhal, R. Mathur, and H. Vyas, "Network Traffic Classification Based on Unsupervised Approach," International Journal of Computer Applications, 975, 8887, 2013.
[12]  R. Thupae, B. Isong, N. Gasela and A. M. Abu-Mahfouz, "Machine Learning Techniques for Traffic Identification and Classifiacation in SDWSN: A Survey," IECON 2018-44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IEEE, 2018.
[13]  Y. Liu, W. Li, and Y. Ch. Li, "Network Traffic Classification Using K-means Clustering," Second International Multi-Symposiums on Computer and Computational Sciences (IMSCCS 2007), IEEE, 2007.
[14]  Ch. GU and Sh. Zhang, "Online Wireless Mesh Network Traffic Classification Using Machine Learning,” Journal of Computational Information Systems, 2011.
[15]  J. Ran and Y. Chen, "Three Dimensional Convolutional Neural Network Based Traffic Classification for Wireless Communications," pp. 624-627, [M1] 2018,
[16]  W. Wang, M. Zhu, X. Zeng, X. Ye, and Y. Sheng, "Malware Traffic Classification Using Convolutional Neural Network for Representation Learning," ICOIN, IEEE, 2017.
[17]  F. Noorbehbahani and S. Mansoori, "A New Semi-Supervised Method for Network Traffic Classification Based on X-Means Clustering and Label Propagation," 8th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE), Mashhad, pp. 120-125, 2018.
[18] C. M. Bishop,  “Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics),” Springer, 2007. ISBN: 0387310738https://github.com/echowei/DeepTraffic/tree/master/1.malware_traffic_classif    ication/1.DataSet(USTC-TFC2016)/Benigen. 
دوره 10، شماره 2 - شماره پیاپی 38
شماره پیاپی 38، فصلنامه تابستان
مهر 1401
صفحه 31-41
  • تاریخ دریافت: 30 فروردین 1400
  • تاریخ بازنگری: 20 شهریور 1400
  • تاریخ پذیرش: 07 مهر 1400
  • تاریخ انتشار: 01 مهر 1401