The quality of real-time Voice over Internet Protocol (VoIP) network is affected by network impariments such as delays, jitters, and packet loss. This paper proposes a packet loss concealment algorithm based on voice classification for enhancing VoIP speech quality. In the proposed method, arriving packets are classified by an adaptive thresholding approach based on the analysis of multiple features of short signal segments. The excellent classification results are used in the packet loss concealment. Additionally, linear prediction-based packet loss concealment delivers high voice quality by alleviating the metallic artifacts due to concealing consecutive packet loss or recovering lost packet.
The Internet is a packet switched network which offers best-effort service, but current IP network provide enhanced services such Quality of Services, Virtual Private Network (VPN) services, Distribute Firewall and IP Security Gateways. All such services need packet classification for determining the flow. The problem is performing scalable packet classification at wire speeds even as rule databases increase in size. Therefore, this research offer packet classification algorithm that increase classifier performance when working with enlarge rules database by rearrange rule structure into Bitmap Intersection Lookup (BIL) tables. It will use packet's header field for looking up BIL tables and take the result with intersection operation by logical AND. This approach will use simple algorithm and rule structure, it make classifier have high search speed and fast updates.
The vulnerability issue on IEEE 802.1x wireless LAN has been permits the malicious attack such as Auth/Deauth flooding more serious rather than we expected. Attacker can generate huge volume of malicious traffic as the same methods on existing wired network. The objective of wireless IP Traceback is to determine the real attack sources, as well as the full path taken by the wireless attack packets. Existing IP Traceback methods can be categorized as proactive or reactive tracing. But, these existing schemes did not provide enhanced performance against DoS attack on wireless traffic. In this paper, we propose a 'TTL based advanced Packet Marking' mechanism for wireless IP Packet Traceback with wireless Classification function. Proposed mechanism can detect and control DoS traffic on AP and can generate marked packet for reconstructing on the real path from the non-spoofed wireless attack source, by which we can construct secure wireless network based on AP with enhance traceback performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.4
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pp.1442-1462
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2014
Packet classification is a key technology of the Internet for routers to classify the arriving packets into different flows according to the predefined rulesets. Previous packet classification algorithms have mainly focused on search speed and memory usage, while overlooking update performance. In this paper, we propose PreCuts, which can drastically improve the update speed. According to the characteristics of IP field, we implement three heuristics to build a 3-layer decision tree. In the first layer, we group the rules with the same highest byte of source and destination IP addresses. For the second layer, we cluster the rules which share the same IP prefix length. Finally, we use the heuristic of information entropy-based bit partition to choose some specific bits of IP prefix to split the ruleset into subsets. The heuristics of PreCuts will not introduce rule duplication and incremental update will not reduce the time and space performance. Using ClassBench, it is shown that compared with BRPS and EffiCuts, the proposed algorithm not only improves the time and space performance, but also greatly increases the update speed.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.3
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pp.47-55
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2016
Router main task is to provide routing of Internet Protocol (IP) packets. Routing is achieved with help of the IP lookup. Router stores information about the networks and interfaces in data structures commonly called as routing tables. Comparison of IP from incoming packet with the IPs stored in routing table for the information about route is IP Lookup. IP lookup performs by longest IP prefix matching. The performance of the IP router is based on the speed of prefix matching. IP lookup is a major bottle neck in the performance of Router. Various algorithms and data structures are available for IP lookup. This paper is about reviewing various tree based structure and its performance evaluation.
Kim Kyu-Ho;Kang Seok-Min;Song Il-Seop;Kwon Teack-Geun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2B
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pp.91-97
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2006
As increasing the network bandwidth, the threat of a network also increases with emerging various new services. For a high-performance network security, It is generally used that high-speed packet classification methods which employ hardware like TCAM. There needs an method using these devices efficiently because they are expensive and their capacity is not sufficient. In this paper, we propose an efficient packet classification using a Ternary-CAM(TCAM) which is widely used device for high-speed packet classification in which we have applied Snort rule set for the well-known intrusion detection system. In order to save the size of an expensive TCAM, we have eliminated duplicated IP addresses and port numbers in the rule according to the partitioning of a table in the TCAM, and we have represented negation and range rules with reduced TCAM size. We also keep advantages of low TCAM capacity consumption and reduce the number of TCAM lookups by decreasing the TCAM partitioning using combining port numbers. According to simulation results on our TCAM partitioning, the size of a TCAM can be reduced by upto 98$\%$ and the performance does not degrade significantly for high-speed packet classification with a large amount of rules.
Kang, Jin Ah;Han, Mikyong;Jang, Jong-Hyun;Kim, Hong Kook
ETRI Journal
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v.38
no.6
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pp.1064-1073
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2016
An adaptive speech streaming method to improve the perceived speech quality of a software-based multipoint control unit (SW-based MCU) over IP networks is proposed. First, the proposed method predicts whether the speech packet to be transmitted is lost. To this end, the proposed method learns the pattern of packet losses in the IP network, and then predicts the loss of the packet to be transmitted over that IP network. The proposed method classifies the speech signal into different classes of silence, unvoiced, speech onset, or voiced frame. Based on the results of packet loss prediction and speech classification, the proposed method determines the proper amount and bitrate of redundant speech data (RSD) that are sent with primary speech data (PSD) in order to assist the speech decoder to restore the speech signals of lost packets. Specifically, when a packet is predicted to be lost, the amount and bitrate of the RSD must be increased through a reduction in the bitrate of the PSD. The effectiveness of the proposed method for learning the packet loss pattern and assigning a different speech coding rate is then demonstrated using a support vector machine and adaptive multirate-narrowband, respectively. The results show that as compared with conventional methods that restore lost speech signals, the proposed method remarkably improves the perceived speech quality of an SW-based MCU under various packet loss conditions in an IP network.
As network traffic is dramatically increasing due to the popularization of Internet, the need for application traffic classification becomes important for the effective use of network resources. In this paper, we present an application traffic classification method based on fixed IP-port information. A fixed IP-port is a {IP address, port number, transport protocol}triple dedicated to only one application, which is automatically collected from the behavior analysis of individual applications. We can classify the Internet traffic more accurately and quickly by simple packet header matching to the collected fixed IP-port information. Therefore, we can construct a lightweight, fast, and accurate real-time traffic classification system than other classification method. In this paper we propose a novel algorithm to extract the fixed IP-port information and the system architecture. Also we prove the feasibility and applicability of our proposed method by an acceptable experimental result.
When DDoS attack is achieved, malicious host discovering is more difficult on wireless network than existing wired network environment. Specially, because wireless network is weak on wireless user authentication attack and packet spoofing attack, advanced technology should be studied in reply. Integrated Access Device (IAD) that support VoIP communication facility etc with wireless routing function recently is developed and is distributed widely. IAD is alternating facility that is offered in existent AP. Therefore, advanced traffic classification function and real time attack detection function should be offered in IAD on wireless network environment. System that is presented in this research collects client information of wireless network that connect to IAD using AirSensor. And proposed mechanism also offers function that collects the wireless client's attack packet to monitoring its legality. Also the proposed mechanism classifies and detect the attack packet with W-TMS system that was received to IAD. As a result, it was possible for us to use IAD on wireless network service stably.
This paper proposes a non-intrusive speech quality estimation method considering the effects of packet loss to perceptual quality. Packet loss is a major reason of quality degradation in a packet based speech communications network, whose effects are different according to the input speech characteristics or the performance of the embedded packet loss concealment (PLC) algorithm. For the quality estimation system that involves packet loss effects, we first observe the packet loss of G.729 codec which is one of narrowband codec in VoIP system. In order to quantify the lost packet affects, we design a classification algorithm only using speech parameters of G.729 decoder. Then, the degradation values of each class are iteratively selected that maximizes the correlation with the degradation PESQ-LQ scores, and total quality degradation is modeled by the weighted sum. From analyzing the correlation measures, we obtained correlation values of 0.8950 for the intrusive model and 0.8911 for the non-intrusive method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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