KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.240-259
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2020
Analyzing network traffic is the basis of dealing with network security issues. Most of the network security systems depend on the feature selection of network traffic data and the detection ability of malicious traffic in network can be improved by the correct method of feature selection. An FAFS method, which is short for Fuzzy Association Feature Selection method, is proposed in this paper for network malicious traffic detection. Association rules, which can reflect the relationship among different characteristic attributes of network traffic data, are mined by association analysis. The membership value of association rules are obtained by the calculation of fuzzy reasoning. The data features with the highest correlation intensity in network data sets are calculated by comparing the membership values in association rules. The dimension of data features are reduced and the detection ability of malicious traffic detection algorithm in network is improved by FAFS method. To verify the effect of malicious traffic feature selection by FAFS method, FAFS method is used to select data features of different dataset in this paper. Then, K-Nearest Neighbor algorithm, C4.5 Decision Tree algorithm and Naïve Bayes algorithm are used to test on the dataset above. Moreover, FAFS method is also compared with classical feature selection methods. The analysis of experimental results show that the precision and recall rate of malicious traffic detection in the network can be significantly improved by FAFS method, which provides a valuable reference for the establishment of network security system.
This paper analyzes performance measures of a Bluetooth_based mobile home network system. The home network system consists of terminals with Bluetooth interfaces, access points (AP), a home PC, and a gateway A mobile host in wireless terminals uses Mobile IP for supporting the mobility This paper considers four types of data traffic, which are new connection traffic, handoff traffic, Internet data traffic, and control data traffic and suggests a queueing system model of the home network system, where the AP and the home PC are modeled as M/G/1 with four priority queues and the gateway is modeled as M/G/1 with a single queue The generation rate and service time of individual traffic influence their performance measures. Based ell the suggested model, we propose the elapsed time of data traffic in terms of the number of cells, the number of Home PCs, arrival rates of four types of traffic and the service rates of AP/Home PCs/Gateway To analyze influences on the elapsed time with respect to arrival rate of four types of traffic, some examples are given.
PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
In this paper, we propose traffic management support and evaluate the performance through simulation. We suggest traffic management routing protocol that can guarantee reliance according to not only reduction of the Network traffic congestion but also distribution of the network load that prevents data transmission. For performance evaluation, we analyzed the average data reception rate and network load, considering the node mobility. We found that in the mobile Ad Hoc networks, the traffic management service increased the average data reception rate and reduced the network traffic congestion and network load in Mobile Ad Hoc Networks.
This article discusses a capacity planning method in QoS-guaranteed IP networks such as BcN (Broadband convergence Network). Since IP based networks have been developed to transport best-effort data traffic, the introduction of multi-service component in BcN requires fundamental modifications in capacity planning and network dimensioning. In this article, we present the key issues of the capacity planning in multi-service IP networks. To provide a foundation for network dimensioning procedure, we describe a systematic approach for classification and modeling of BcN traffic based on the QoS requirements of BcN services. We propose a capacity planning framework considering data traffic and real-time streaming traffic separately. The multi-service Erlang model, an extension of the conventional Erlang B loss model, is introduced to determine required link capacity for the call based real-time streaming traffic. The application of multi-service Erlang model can provide significant improvement in network planning due to sharing of network bandwidth among the different services.
현재 네트워크 사용자 특히 인터넷 사용자 증가 속도는 가히 기하급수적이라 할 수 있다. 더불어 질 높은 서비스에 대한 요구가 제기되고 있는데 이것은 필연적으로 트래픽의 폭증을 가져오고 있다. 따라서 네트워크 트래픽의 효율적 분석 관리는 과거에 비해 더욱 중요한 사항으로 대두되고 있다. SES를 이용한 네트워크 분석은 네트워크 관리자들에게 쉽고, 효율적으로 트래픽데이터를 접근이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 대용량의 네트워크 트래픽 데이터 효과적으로 처리하기 위해 최적화된 네트워크 트래픽 시스템을 구현하기 위하여 데이터 엔지니어링 방법론인 SES를 이용하여 네트워크 패킷의 정보 구조를 설계한후 DEVS를 이용하여 분석하는 시스템을 구현하고자 한다.
Edge computing architecture has effectively alleviated the computing pressure on cloud platforms, reduced network bandwidth consumption, and improved the quality of service for user experience; however, it has also introduced new security issues. Existing anomaly detection methods in big data scenarios with cloud-edge computing collaboration face several challenges, such as sample imbalance, difficulty in dealing with complex network traffic attacks, and difficulty in effectively training large-scale data or overly complex deep-learning network models. A lightweight deep-learning model was proposed to address these challenges. First, normalization on the user side was used to preprocess the traffic data. On the edge side, a trained Wasserstein generative adversarial network (WGAN) was used to supplement the data samples, which effectively alleviates the imbalance issue of a few types of samples while occupying a small amount of edge-computing resources. Finally, a trained lightweight deep learning network model is deployed on the edge side, and the preprocessed and expanded local data are used to fine-tune the trained model. This ensures that the data of each edge node are more consistent with the local characteristics, effectively improving the system's detection ability. In the designed lightweight deep learning network model, two sets of convolutional pooling layers of convolutional neural networks (CNN) were used to extract spatial features. The bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) was used to collect time sequence features, and the weight of traffic features was adjusted through the attention mechanism, improving the model's ability to identify abnormal traffic features. The proposed model was experimentally demonstrated using the NSL-KDD, UNSW-NB15, and CIC-ISD2018 datasets. The accuracies of the proposed model on the three datasets were as high as 0.974, 0.925, and 0.953, respectively, showing superior accuracy to other comparative models. The proposed lightweight deep learning network model has good application prospects for anomaly traffic detection in cloud-edge collaborative computing architectures.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.273-279
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2022
Owing to the need to establish a cooperative-intelligent transport system (C-ITS) environment in the transportation sector locally and abroad, various research and development efforts such as high-tech road infrastructure, connection technology between road components, and traffic information systems are currently underway. However, the current central control center-oriented information collection and provision service structure and the insufficient road infrastructure limit the realization of the C-ITS, which requires a diversity of traffic information, real-time data, advanced traffic safety management, and transportation convenience services. In this study, a network construction method based on the existing received signal strength indicator (RSSI) selected as a comparison target, and the experimental target and the proposed intelligent edge network compared and analyzed. The result of the analysis showed that the data transmission rate in the intelligent edge network was 97.48%, the data transmission time was 215 ms, and the recovery time of network failure was 49,983 ms.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.144-150
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2020
Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.
Recently, mobile wireless data traffic has been dramatically increased due to not only the popularization of digital convergence devices including smart phone, Net-book, and Tablet PC, but also the vitalization of wireless Internet related eco-systems such as AppStore. In addition, it is expected that a tremendous increase in mobile data is caused by the release of unlimited mobile data plans (flat-fee). In order to deal with such mobile data traffic explosion, it is necessary that network operators should make efforts to offload wireless data traffic. This paper reviews the condition of mobile wireless data traffic in domestic and international telecommunication industry and looks for various action plans to overcome the difficulty of network operators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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