18. Akademik Bilisim Konferansi

BaşlıkUç Öğrenme Makineleri Kullanılarak Internet Trafik Bilgisinin Sınıflandırılması
ÖğrenciHayır
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Fatih Ertam
Org: Fırat Üniversitesi
Country: TR
E-mail: fatih.ertam_AT_firat.edu.tr

Yazar 2
Name: Engin Avcı
Org: Fırat Üniversitesi
Country: TR
E-mail: engin.avci_AT_firat.edu.tr
Anahtar KelimelerMakine Öğrenmesi, Denetimli Öğrenme, Sınıflandırma Algoritmaları, Internet Trafik Sınıflandırma, YSA, DVM, UÖM
ÖzetSon zamanlarda nesnelerin interneti (internet of things, IoT) kavramı ile internetin kullanımının çok yüksek düzeylere ulaşması sebebiyle internet ile beraber sunulan servis kalitesinin artırılması, ağın verimli kullanılması ve farklı hizmet paketlerinin oluşturulabilmesi gibi konuların önemi daha da artmıştır. İnternet üzerinden akan trafik verisinin sınıflandırılması, özellikle büyük ağlarda güvenliğin sağlanması, trafik yönetiminin etkin bir şekilde yapılabilmesi için oldukça önemli bir hale gelmiştir. Internet trafiğini hızlı bir şekilde artması ve kullanılan uygulamaların çeşitliliği ağın kontrol edilebilmesi için ağ yöneticileri tarafından bu bilginin bilinmesi neredeyse bir zorunluluk olmaya başlamıştır. Sınıflandırma için yaygın olarak port, yük ve istatistik bilgileri kullanılmıştır. Port ve yük tabanlı yaklaşımlar ile yapılabilecek sınıflandırma seçenekleri sınırlı olduğu için özellikle denetimli makine öğrenme (ML) algoritmaları internet trafik sınıflandırılmasında sıklıkla uygulanmaya başlamıştır. Destek vektör makinesi (DVM) ve yapay sinir ağları (YSA) tabanlı sınıflandırıcılar önceki çalışmalarda oldukça fazla kullanılmıştır. Yapılan çalışmada klasik sınıflandırıcı yöntemler yerine Uç öğrenme makinesi (UÖM) algoritması kullanılmıştır. UÖM ile yapılan sınıflandırma başarımının daha yüksek olduğu görülmüştür.
Başlıklar AB-Bildiri
Sistem ve Ağ Yönetimi
Veri Madenciliği
Dosya  
 

 

Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2015 Zakon Group LLC