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本研究では、ユーザの挙動によって生成された通信トラヒックから、その主要因となるユーザ挙動を推定する、ビヘイビア識別技術の提案を行う。提案手法ではある時間におけるユーザの利用アプリケーションやサービスといったユーザの挙動をユーザビヘイビアと定義する。ユーザビヘイビアごとにトラヒックを収集し、それらの統計的性質を特徴値とした学習データを元に、機械学習によってユーザビヘイビアを識別する手法を新たに提案する。実トラヒックを用いた精度評価を行い、9 種類のアプリケーション単位では 91%、43 種類のビヘイビア単位では 81% の識別精度を実現できることを明らかにした。
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