Self-Learning Classifier for Internet traffic

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: Self-Learning Classifier for Internet traffic
Autori: Luigi Grimaudo;Marco Mellia;Elena Baralis;Ram Keralapura
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 423-428
Tipo di referee: Comitato scientifico
Editore: IEEE
ISBN: 9781479900541
Titolo del convegno: The 5th IEEE International Traffic Monitoring and Analysis Workshop (TMA 2013)
Luogo dell'evento: Torino, IT
Data dell'evento: 19 April 2013
Rilevanza dell'evento: Internazionale
Luogo di pubblicazione: New York
Abstract: Network visibility is a critical part of traffic engineering, network management, and security. Recently, unsupervised algorithms have been envisioned as a viable alternative to automatically identify classes of traffic. However, the accuracy achieved so far does not allow to use them for traffic classification in practical scenario. In this paper, we propose SeLeCT, a Self-Learning Classifier for Internet traffic. It uses unsupervised algorithms along with an adaptive learning approach to automatically let classes of traffic emerge, being identified and (easily) labeled. SeLeCT automatically groups flows into pure (or homogeneous) clusters using alternating simple clustering and filtering phases to remove outliers. SeLeCT uses an adaptive learning approach to boost its ability to spot new protocols and applications. Finally, SeLeCT also simplifies label assignment (which is still based on some manual intervention) so that proper class labels can be easily discovered. We evaluate the performance of SeLeCT using traffic traces collected in different years from various ISPs located in 3 different continents. Our experiments show that SeLeCT achieves overall accuracy close to 98%. Unlike state-of-art classifiers, the biggest advantage of SeLeCT is its ability to help discovering new protocols and applications in an almost automated fashion
Data: 2013
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: internet traffic classification
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > TELECOMUNICAZIONI
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 08 Nov 2013 11:01
Data ultima modifica (IRIS): 18 Feb 2016 15:00:27
Data inserimento (PORTO): 20 Feb 2016 20:56
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/INFCOMW.2013.6562900
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2519096
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