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  1. Colibri
  2. Facultad de Ingeniería
  3. Instituto de Ingeniería Eléctrica
  4. Publicaciones académicas y científicas
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/38689 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorValenti, Silvioes
dc.contributor.authorRossi, Darioes
dc.contributor.authorMeo, Michelaes
dc.contributor.authorMellia, Marcoes
dc.contributor.authorBermolen, Paolaes
dc.date.accessioned2023-08-01T20:33:21Z-
dc.date.available2023-08-01T20:33:21Z-
dc.date.issued2009es
dc.date.submitted20230801es
dc.identifier.citationValenti, S, Rossi, D, Meo, M, Mellia, M, Bermolen, P. “Accurate, fine-grained classification of P2P-TV applications by simply counting packets”. Papadopouli M., Owezarski P., Pras A. (eds) Traffic Monitoring and Analysis. TMA 2009. Lecture Notes in Computer Science, vol 5537. Berlin : Springer, 2009.. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-01645-5_10es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/38689-
dc.description.abstractWe present a novel methodology to accurately classify the traffic generated by P2P-TV applications, relying only on the count of packets they exchange with other peers during small time-windows. The rationale is that even a raw count of exchanged packets conveys a wealth of useful information concerning several implementation aspects of a P2P-TV application such as network discovery and signaling activities, video content distribution and chunk size, etc. By validating our framework, which makes use of Support Vector Machines, on a large set of P2P-TV testbed traces, we show that it is actually possible to reliably discriminate among different applications by simply counting packets.es
dc.languageenes
dc.publisherSpringeres
dc.relation.ispartofPapadopouli M., Owezarski P., Pras A. (eds) Traffic Monitoring and Analysis. TMA 2009. Lecture Notes in Computer Science, vol 5537. Berlin, Papadopouli M., Owezarski P., Pras A. (eds) Traffic Monitoring and Analysis. TMA 2009. Lecture Notes in Computer Science, vol 5537, Berlin, Springer, 2009.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad De La República. (Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subject.otherTelecomunicacioneses
dc.titleAccurate, fine-grained classification of P2P-TV applications by simply counting packetses
dc.typePonenciaes
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
dc.identifier.doidoi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-01645-5_10es
udelar.academic.departmentTelecomunicaciones-
udelar.investigation.groupAnálisis de Redes, Tráfico y Estadísticas de Servicios-
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - IMERL (Instituto de Matemática y Estadística Rafael Laguardia)
Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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