इंटरनेट ट्रैफिक वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके तकनीकों का सर्वेक्षण

शोध समुदाय ने IP ट्रैफिक वर्गीकरण तकनीकों की खोज शुरू कर दी है जो 'ज्ञात' TCP या UDP पोर्ट नंबरों या पैकेट पेलोड के محتويات के व्याख्या पर निर्भर नहीं करती हैं। सांख्यिकीय ट्रैफिक विशेषताओं के उपयोग पर नया काम उभर रहा है जो पहचान और वर्गीकरण प्रक्रिया में सहायता कर सकता है। यह सर्वेक्षण पत्र मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों के IP ट्रैफिक वर्गीकरण पर उपयोग की प्रवृत्ति पर उभरते शोध को देखता है - यह IP नेटवर्किंग और डेटा माइनिंग तकनीकों का एक अंतःविषय मिश्रण है। हम IP ट्रैफिक वर्गीकरण के लिए ML तकनीकों के आवेदन के लिए संदर्भ और प्रेरणा प्रदान करते हैं, और 2004 से प्रारंभिक 2007 तक के प्रमुख समय अवधि को कवर करने वाले 18 महत्वपूर्ण कार्यों की समीक्षा करते हैं। इन कार्यों को उनके ML रणनीतियों के विकल्प और साहित्य में उनके प्राथमिक योगदान के अनुसार वर्गीकृत और समीक्षा किया गया है। हम संचालन IP नेटवर्क में ML-आधारित ट्रैफिक क्लासीफायर के उपयोग के लिए कई प्रमुख आवश्यकताओं पर चर्चा करते हैं, और गुणात्मक रूप से यह आलोचना करते हैं कि समीक्षा किए गए कार्य इन आवश्यकताओं को किस हद तक पूरा करते हैं। क्षेत्र में खुले मुद्दे और चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है।