An Automatic Error Identification Method in Call Control Protocol Using Levenshtein Distance
An Automatic Error Identification Method in Call Control Protocol Using Levenshtein Distance
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呼叫控制协议中利用编辑距离的自动错误识别方法
DOI：
10.1109/icin48450.2020.9059524
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yao Taketsugu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Umoto Keishu;Ata Shingo;Chimura Yasubumi;Nakamura Nobuyuki;Yao Taketsugu
随着基于IP的电话类IP语音（VoIP）用户数量的增加，设备的互操作性对于实现任意设备对之间的平滑通信将变得更加重要。为此，通信故障的检测和分析是验证互操作性的关键问题。然而，当前的故障（错误）检测必须手动确认，这需要很大的努力。因此，需要一种自动错误识别方法。可以考虑一种直接的方法，其涉及使用基于学习的算法（例如，基于k-最近邻的分类）来识别错误;然而，难以收集有用的训练数据来实现高识别精度。由于我们可以提前准备收集训练数据的条件数量比真实的环境中的条件少得多，因此当这些情况不包括在训练数据中时，可能会错误识别许多错误。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，该方法考虑了VoIP会话控制协议中消息序列的特性（即，会话发起协议）通过应用编辑字符串之间的距离的类似方法来实现。使用真实的环境数据的实验表明，我们的方法可以提高识别不包括在训练数据中的错误的准确性，并使管理员能够收集新的训练数据的未知错误。
As the number of IP-based telephony-like voice over IP (VoIP) users increases, interoperability of devices will become much more important to achieve smooth communications between arbitrary pairs of devices. To this end, detection and analysis of communication failures are key issues for validating interoperability. However, current failure (error) detections must be manually confirmed, which requires significant effort. Therefore, an automatic error-identification method is necessary. A straightforward approach can be considered that involves using a learning-based algorithm (e.g., k-nearest-neighbor-based classification) to identify errors; however, it is difficult to collect useful training data to achieve high identification accuracy. Since the number of conditions that we can prepare for in advance to collect training data is quite a bit less than that in a real environment, many errors may be misidentified when such cases are not included in the training data. To solve this problem, we propose a method which considers the characteristics of message sequences in a VoIP session control protocol (i.e., Session Initiation Protocol) by applying a similar approach of editing the distance between strings. Experiments using real environment data show that our method can improve the accuracy of identifying errors that are not included in the training data and enable administrators to collect new training data for unknown errors.
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