数学代写|理论计算机代写theoretical computer science代考| Evaluation

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
Elements of an evaluation system | The European Network for Rural  Development (ENRD)
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To evaluate the proposed framework, we have fully implemented it and have run multiple experiments. We evaluate our method for two classification tasks: traffic characterization and application identification. Traffic characterization deals with determining the application category of a trace such as Chat, and the goal of application identification is to distinguish the application of a trace such as Skype. To evaluate the performance of the proposed framework, we have used Precision (Pr), Recall (Rc), and F1-Measure (F1). The mathematical formula for these metrics is provided in Eq. 4 .
$$
\text { Recall }=\frac{T P}{T P+F N}, \text { Precision }=\frac{T P}{T P+F P}, F 1=\frac{2 * R c * P r}{R c+P r}
$$

We have fully implemented the framework with Python 3. After filtering out the unnecessary packets, 5 -tuple which identifies each network flow along with timestamp and length are extracted for each packet of packet trace. Statistical features provided in Table 1 are extracted by Python Pandas libraries ${ }^{2}$ in the Network Unit Extraction module (Sect. 4.1). Kmeanst+ algorithm is used for the clustering purpose from the scikit-learn library ${ }^{3}$ and StandardScaler function is used for standardizing the feature sets from the same package in the Network Unit Clustering module (Sect. 4.1). To automate identifying the number of clusters of each protocol, we have leveraged KneeLocator from the Kneed library ${ }^{4}$. For implementing the Language Learner module (Sect. 4.2) we benefited from k-TSS language learner part of [11] implementation and modified it based on our purpose. Finally, we have used the grid search method to choose the best value for the framework’s hyper-parameters, including $s t, i t, f d$, stats, and $k$.

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We have used a grid search to fine-tune the parameters $s t, f d$, it, stats, and $k$, called hyper-parameters in machine learning. Based on the average F1-Measure, consequently, the best values for the application identification task are $15 \mathrm{~s}, 5 \mathrm{~s}$, $10 \mathrm{~s}, 2$, and 3 for the hyper-parameters $s t, f d$, it, stats, and $k$, respectively, while for the traffic characterization task, they are $15 \mathrm{~s}, 15 \mathrm{~s}, 10 \mathrm{~s}, 2$, and 3 . Using the elbow method, the number of clusters for the most used protocol such as TCP is automatically set to 23 and for a less used protocol such as HTTP is set to six, resulting in 101 total number of clusters.

We have evaluated the framework on the test set with the chosen hyperparameters. The framework has gained weighted average F1-Measure of $97 \%$ for both tasks. Table 2 provides the proposed framework performance in terms of Precision, Recall, and F1-Measure in detail. In this section, we provide a comparison of our framework with other flow-based methods used for network traffic classification. For the application identification task, we have compared our work with [2]. In this comparison, we first have extracted 44 most used statistical flow-based features from the dataset, as the 111 initial features are not publicly available. Then, we have converted these instances to arff format to be used as Weka ${ }^{5}$ input. To have a fair comparison, we have used the ChiSquaredAttributeEval evaluator for feature selection and finally, applied all machine learning algorithms, including J48, Random Forest, $\mathrm{k}-\mathrm{NN}(\mathrm{k}=1)$, and Bayes Net with 10 fold cross-validation used in this work. Figure 4 a compares the proposed framework performance with [2] in terms of Precision, Recall, and F1-Measure for application identification task. In most

classes, our framework performed considerably better. Our framework gains much higher precision in identification of different applications in our dataset except for TeamViewer and JoinMe. In terms of recall, the work of [2] performed slightly better in detecting JoinMe and Ultra.

For the traffic characterization task, we made a comparison with the work of [1]. We have implemented a python code to extract time-related statistical flow-based features used by the authors. Using Weka, we have applied KNN and C4.5 in a 10-fold cross-validation setting which is the same as the one used in the paper. Figure $4 \mathrm{~b}$ compares the proposed framework performance with these

machine learning algorithms in terms of Precision, Recall, and F1-Measure for the traffic characterization task, showing that our work significantly outperforms the state-of-the-art work in application identification task.

As the proposed method in [7] is the only framework that has leveraged automata learning methods for application identification, we compare our work with it in terms of performance and time complexity (Table 3). Although the performance of [7] was computed in a two-class classification setting, NeTLang almost outperforms it in terms of Recall and F1-Measure. However, [7] has achieved higher overall precision because of its automata learning nature but owns time-consuming training and testing processes, while NeTLang considerably reduces the training time to the scale of minutes and it identifies application by observing only $4 k$ of a network trace.

数学代写|理论计算机代写theoretical computer science代考|Related Work

Machine Learning Based Methods in Traffic Classification. Many researchers applied the machine learning techniques in traffic classification. Time-related statistical flow-based features are used in [1] to characterize traffic in the presence/absence of a virtual private network (VPN). In this work, C4.5 decision tree and K-Nearest Neighbors are applied to the extracted features to classify flows. According to their result, the C4.5 algorithm performed better with the precision of $90 \%$ for traffic characterization.

Application identification from network flows is another traffic classification task performed in [2]. They used the CfsSubsetEval and ChiSquaredAttributeEval methods in Weka to optimize the number of features and supervised learning algorithms, including J48, Random Forest, k-NN, and Bayes Net. For the dataset they used, Random Forest and $\mathrm{k}$-NN had better performance in terms of accuracy $(90.87 \%$ and $93.94 \%$, respectively).

Deep Packet [3] is a recently proposed packet-level deep-learning-based framework that automatically extracts features for traffic classification. They used stacked autoencoders and one-dimensional CNN in their framework. This framework achieved a recall of $94 \%$ and $98 \%$ for traffic characterization and application identification tasks, respectively. The drawback of the deep-learningbased method is their time-consuming training process.

Automata Learning Based Methods in Traffic Classification. The most related work to ours is [7] in terms of utilizing a passive automata learning technique to derive the behavioral packet-level network models of applications. They provided a multi-steps algorithm consists of building an initial automaton and generalizing it by a state merging condition based on the behavior of well-known network protocols. Their fine granularity leads to produce large models, which make some steps of generalizing fulfill slowly for large models. Furthermore, the detection of an application was constrained to observing a complete trace of an application. Our method rectifies these shortcomings by the idea of learning a k-TSS language, which was inspired by [11]. Botnet detection has been studied in [8]. They passively learned automata for clusters of the dataset to characterize a communication profile. Other related work mainly use the automata learning for protocol modeling such as $[9,10]$ by active automata learning, while using the desired protocol implementation as their oracle system and alphabet of the automaton derived manually by an expert.

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理论计算机代写

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为了评估所提出的框架,我们已经完全实现了它并进行了多次实验。我们针对两个分类任务评估我们的方法:流量表征和应用程序识别。流量表征处理确定跟踪的应用程序类别,例如聊天,应用程序识别的目标是区分跟踪的应用程序,例如 Skype。为了评估所提出框架的性能,我们使用了 Precision (Pr)、Recall (Rc) 和 F1-Measure (F1)。这些指标的数学公式在方程式中提供。4.
 记起 =吨磷吨磷+Fñ, 精确 =吨磷吨磷+F磷,F1=2∗RC∗磷rRC+磷r

我们已经使用 Python 3 完全实现了该框架。过滤掉不必要的数据包后,为每个数据包跟踪数据包提取标识每个网络流以及时间戳和长度的 5 元组。表 1 中提供的统计特征由 Python Pandas 库提取2在网络单元提取模块(第 4.1 节)中。Kmeanst+ 算法用于来自 scikit-learn 库的聚类目的3StandardScaler 函数用于标准化网络单元集群模块(第 4.1 节)中同一包中的特征集。为了自动识别每个协议的集群数量,我们利用了 Kneed 库中的 KneeLocator4. 为了实现语言学习器模块(第 4.2 节),我们受益于 [11] 实现的 k-TSS 语言学习器部分,并根据我们的目的对其进行了修改。最后,我们使用网格搜索方法为框架的超参数选择最佳值,包括s吨,一世吨,Fd、统计数据和ķ.

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我们使用网格搜索来微调参数s吨,Fd, 它, 统计数据, 和ķ,在机器学习中称为超参数。因此,基于平均 F1-Measure,应用程序识别任务的最佳值是15 s,5 s, 10 s,2, 和 3 用于超参数s吨,Fd, 它, 统计数据, 和ķ, 而对于流量表征任务,它们分别是15 s,15 s,10 s,2, 和 3 . 使用肘部方法,最常用的协议(如 TCP)的集群数自动设置为 23,而使用较少的协议(如 HTTP)的集群数自动设置为 6,总共有 101 个集群。

我们已经使用所选的超参数在测试集上评估了框架。该框架获得了加权平均 F1-Measure97%对于这两项任务。表 2 详细提供了在 Precision、Recall 和 F1-Measure 方面提出的框架性能。在本节中,我们将我们的框架与用于网络流量分类的其他基于流的方法进行比较。对于应用程序识别任务,我们将我们的工作与 [2] 进行了比较。在这个比较中,我们首先从数据集中提取了 44 个最常用的基于统计流的特征,因为 111 个初始特征不公开。然后,我们将这些实例转换为 arff 格式以用作 Weka5输入。为了公平比较,我们使用了 ChiSquaredAttributeEval 评估器进行特征选择,最后应用了所有机器学习算法,包括 J48、随机森林、ķ−ññ(ķ=1),以及在这项工作中使用了 10 折交叉验证的贝叶斯网络。图 4 a 在应用程序识别任务的精度、召回率和 F1-Measure 方面将提议的框架性能与 [2] 进行了比较。多数情况

类,我们的框架表现得更好。我们的框架在识别数据集中的不同应用程序方面获得了更高的精度,除了 TeamViewer 和 JoinMe。在召回方面,[2] 的工作在检测 JoinMe 和 Ultra 方面表现稍好。

对于流量表征任务,我们与[1]的工作进行了比较。我们已经实现了一个 Python 代码来提取作者使用的与时间相关的基于统计流的特征。使用 Weka,我们在 10 倍交叉验证设置中应用了 KNN 和 C4.5,这与论文中使用的设置相同。数字4 b将建议的框架性能与这些进行比较

机器学习算法在流量表征任务的精度、召回率和 F1-Measure 方面,表明我们的工作在应用程序识别任务中显着优于最先进的工作。

由于 [7] 中提出的方法是唯一利用自动机学习方法进行应用程序识别的框架,我们将我们的工作与它在性能和时间复杂度方面进行比较(表 3)。尽管 [7] 的性能是在两类分类设置中计算的,但 NetLang 在 Recall 和 F1-Measure 方面几乎胜过它。然而,[7] 由于其自动机学习性质,实现了更高的整体精度,但具有耗时的训练和测试过程,而 NetLang 将训练时间大大减少到分钟级,它通过仅观察来识别应用程序4ķ的网络跟踪。

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交通分类中基于机器学习的方法。许多研究人员将机器学习技术应用于交通分类。[1] 中使用与时间相关的基于流量的统计特征来表征存在/不存在虚拟专用网络 (VPN) 的流量。在这项工作中,C4.5 决策树和 K-Nearest Neighbors 应用于提取的特征以对流进行分类。根据他们的结果,C4.5 算法的性能更好,精度为90%用于流量表征。

从网络流中识别应用程序是 [2] 中执行的另一个流量分类任务。他们使用 Weka 中的 CfsSubsetEval 和 ChiSquaredAttributeEval 方法来优化特征数量和监督学习算法,包括 J48、随机森林、k-NN 和贝叶斯网络。对于他们使用的数据集,随机森林和ķ-NN 在准确率方面有更好的表现(90.87%和93.94%, 分别)。

Deep Packet [3] 是最近提出的基于数据包级深度学习的框架,可自动提取特征进行流量分类。他们在他们的框架中使用了堆叠的自动编码器和一维 CNN。该框架实现了召回94%和98%分别用于流量表征和应用识别任务。基于深度学习的方法的缺点是训练过程耗时。

交通分类中基于自动机学习的方法。与我们最相关的工作是 [7],它利用被动自动机学习技术来推导应用程序的行为数据包级网络模型。他们提供了一种多步算法,包括构建一个初始自动机并通过基于众所周知的网络协议行为的状态合并条件对其进行泛化。它们的细粒度导致生成大型模型,这使得一些泛化步骤对于大型模型的实现缓慢。此外,应用程序的检测仅限于观察应用程序的完整跟踪。我们的方法通过学习 k-TSS 语言的想法来纠正这些缺点,该想法受到 [11] 的启发。僵尸网络检测已在 [8] 中进行了研究。他们被动地学习数据集集群的自动机来表征通信配置文件。其他相关工作主要使用自动机学习进行协议建模,例如[9,10]通过主动自动机学习,同时使用所需的协议实现作为他们的预言系统和专家手动推导出的自动机字母表。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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