Generative, High-Fidelity Network Traces
Author:
Affiliation:
1. University of Chicago
2. Colgate University
3. University of Hawaii, Manoa / Invisv
4. Univ Lyon, EnsL, UCBL, CNRS, LIP
Funder
ANR
Fil
NSF (National Science Foundation)
Publisher
ACM
Link
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3626111.3628196
Reference41 articles.
1. A tool for the generation of realistic network workload for emerging networking scenarios
2. Traffic Refinery
3. Inferring Streaming Video Quality from Encrypted Traffic
4. Generating representative, live network traffic out of millions of code repositories
5. Supporting Fine-Grained Network Functions through Intel DPDK
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