Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 89 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Phân Loại Lưu Lượng Mạng Internet Dùng Machine Learning

Tác giả: LÊ HOÀNG BẢO

Lĩnh vực: HỆ THỐNG THÔNG TIN

Nội dung tài liệu:

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp học máy (Machine Learning – ML) để phân loại lưu lượng mạng Internet. Đề tài đặt ra vấn đề giải quyết những hạn chế của các phương pháp phân loại truyền thống như phương pháp dựa trên cổng (port-based) và phương pháp kiểm tra gói chuyên sâu (Deep Packet Inspection – DPI), đặc biệt là khi đối mặt với sự phức tạp ngày càng tăng của lưu lượng mạng, bao gồm cả các ứng dụng có mã hóa và sử dụng cổng động.

Luận văn trình bày tổng quan về các phương pháp tiền xử lý dữ liệu, các thuật toán học máy phổ biến được áp dụng trong phân loại lưu lượng, cũng như quy trình phát triển mô hình. Các kết quả thực nghiệm được trình bày chi tiết, so sánh hiệu quả của các mô hình học máy khác nhau trong việc phân loại lưu lượng mạng Internet.

Mục lục chi tiết:

  • LỜI CAM ĐOAN
  • LỜI CẢM ƠN
  • MỤC LỤC
  • DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT
  • DANH SÁCH BẢNG
  • DANH SÁCH HÌNH VẼ
  • MỞ ĐẦU
  • Chương 1: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
  • Chương 2: TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY
  • Chương 3: PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH
  • Chương 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
  • KẾT LUẬN
  • DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO