Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2019.01a
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- Pages.149-150
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- 2019
TrAdaBoost-based Flow Rule Classification Technique in SDN Environment
SDN 환경에서의 TrAdaBoost 기반 Flow 규칙 구분 기법
- Kim, Min-Woo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lim, Hwan-Hee (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Kyung-Tae (Dept. of Software, Sungkyunkwan University) ;
- Youn, Hee-Yong (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
- 김민우 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 임환희 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 김경태 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과) ;
- 윤희용 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과)
- Published : 2019.01.16
Abstract
기존의 Flow 규칙 구분을 위해 연구되었던 기법들은 적응적 또는 사전 처리의 접근법이 제안되었으나 각각의 장단점을 기반으로 효율적인 접근법이 연구되어야한다. 본 연구에서는 Flow 규칙을 삽입하기 전에, 스위치의 계산 작업을 완화하기 위하여 전이 학습 기법인 TrAdaBoost를 이용함으로써 Flow 규칙들을 구분하는 접근법을 제안한다.