SaFe-NeC: A scalable and flexible system for network data characterization

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: SaFe-NeC: A scalable and flexible system for network data characterization
Autori: Apiletti, Daniele; Baralis, Elena; Cerquitelli, Tania; Garza, Paolo; Venturini, Luca
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 812-816
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN: 9781509002238
Titolo del convegno: 2016 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, NOMS 2016
Luogo dell'evento: Istanbul (Turkey)
Data dell'evento: 2016
Abstract: Nowadays, large volumes of data and measurements are being continuously generated by computer and telecommunication networks, but such volumes make it difficult to extract meaningful knowledge from them. This paper presents SaFe-NeC, an innovative methodology for analyzing network traffic by exploiting data mining techniques, i.e. clustering and classification algorithms, focusing on self-learning capabilities of state-of-the-art scalable approaches. Self-learning algorithms, coupled with self-assessment indicators and domain-driven semantics enriching data mining results, are able to build a model of the data with minimal user intervention and highlight possibly meaningful interpretations to domain experts. Furthermore, a self-evolving model evaluation phase is included to continuously track the quality degradation of the model itself, whose rebuilding is triggered as soon as quality indicators fall below a threshold of tolerance. The proposed methodology can exploit the computational advantages of distributed computing frameworks, as the current implementation runs on Apache Spark. Preliminary experimental results on a real traffic dataset show the full potential of the proposed methodology to characterize network traffic data.
Data: 2016
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: network analysis, big data, computer networks and communications, information systems and management, network analysis, big data, computer networks and communications, information systems and management
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 27 Set 2016 17:10
Data ultima modifica (IRIS): 03 Nov 2017 10:21:23
Data inserimento (PORTO): 05 Nov 2017 09:22
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/NOMS.2016.7502905
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2650989
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