A Flow Classification System (FCS) is a process and mechanism that assigns a class to a network connection (flow). In QoS-aware networks, QoS-aware applications can identify and assign service classes to their flows. The flows are then treated by the networks according to their classes. However, most of the existing network applications are QoS-unaware applications, prompting a need for an enhanced FCS that can automatically identify the service classes of the flows. This dissertation describes a new FCS, called Supervised Machine learning Assisted Real-Time (SMART) Flow Classification System, designed to classify QoS-unaware flows in real-time. It uses a novel concept of flow prefix, which refers to a certain number of flow packets. We empirically show that the characteristics of a flow can be estimated by observing only up to a specific prefix. Evaluations on benchmark datasets have shown that observing only 11 packets is sufficient to achieve more than 90% classification accuracy. SMART uses a machine learning algorithm to automatically identify relationships between the characteristics and the classes of the flows from QoS-aware applications. The learned relationships are then used to identify the QoS-unaware flows. We have evaluated our SMART FCS over a variety of real-world data, including flow samples collected from individual users and a large dataset collected from an edge router of an organizational network. The results show that our approach achieves average correctness of 98.82% and 99.66% in individual-users and large-network benchmark datasets, respectively.     «

A Flow Classification System (FCS) is a process and mechanism that assigns a class to a network connection (flow). In QoS-aware networks, QoS-aware applications can identify and assign service classes to their flows. The flows are then treated by the networks according to their classes. However, most of the existing network applications are QoS-unaware applications, prompting a need for an enhanced FCS that can automatically identify the service classes of the flows. This dissertation describ...     »

Ein System zur Klassifikation von Flüssen (Englisch: Flow Classification System - FCS) ist ein Prozess und Mechanismus, eine Klasse einer Netzwerkverbindung (Fluss) zuzuweisen. In QoS-bewussten Netzwerken können QoS-bewusste Applikationen die Serviceklassen ihren Flüssen zuweisen. Die Flüsse werden dann durch die zugewiesenen Serviceklassen bearbeitet. Da die Mehrzahl der Applikationen heutzutage QoS-unbewusste Applikationen sind, besteht die Notwendigkeit für ein fortgeschrittenes FCS, das die Serviceklassen der Flüsse automatisch identifizieren kann. Diese Dissertation beschreibt ein neuartiges FCS namens „Supervised Machine learning Assisted Real-Time (SMART) Flow Classification System“, das die Flüsse in Echtzeit klassieren kann. Es wird ein neues Konzept angewendet - Flusspräfix, das sich auf bestimmte Anzahl von Flusspaketen bezieht. Wir zeigen empirisch das die Merkmale der Flüsse durch ein bestimmtes Präfix erfasst werden können. Die Evaluierungen auf den Testdaten haben gezeigt dass nur 11 Pakete genug sind um die Genauigkeit von 90% zu erreichen. SMART nutzt ein maschinelles Lernverfahren um die Beziehungen zwischen den Merkmalen und Serviceklassen automatisch zu erkennen. Die erkannten Beziehungen werden dann benutzt um QoS-unbewusste Flüsse zu identifizieren. Wir haben SMART mit verschiedenen realen Testdaten, inklusive der Flüsse von individuellen Benutzern und mit einer großen Datenmenge aus Routern eines Organisationsnetzwerks, evaluiert. Die Ergebnisse zeigen dass unser Verfahren durchschnittlich die Genauigkeit von 98,82% bei individuellen Benutzern und 99,66% in großen Netzwerk-Daten erreicht.      «

Ein System zur Klassifikation von Flüssen (Englisch: Flow Classification System - FCS) ist ein Prozess und Mechanismus, eine Klasse einer Netzwerkverbindung (Fluss) zuzuweisen. In QoS-bewussten Netzwerken können QoS-bewusste Applikationen die Serviceklassen ihren Flüssen zuweisen. Die Flüsse werden dann durch die zugewiesenen Serviceklassen bearbeitet. Da die Mehrzahl der Applikationen heutzutage QoS-unbewusste Applikationen sind, besteht die Notwendigkeit für ein fortgeschrittenes FCS, das d...     »