Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
Проверенный
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 333 312
- Реакции
- 28 270
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
Классификация IP-трафика методами машинного обучения [Олег Шелухин]
- Ссылка на картинку
-
Классификация IP-трафика методами машинного обучения
Авторы: Шелухин О.И., Ерохин С.Д., Ванюшина А.В.
Издательство: Горячая линия – Телеком, научно-техническое издательство
Объем оригинала: 284 cтр.
Дата публикации: 2018
Формат: скан
Описание:
Рассмотрены задачи, методы и проблемы классификации сетевого трафика методами машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Анализируются актуальные вопросы классификации IP-трафика на основе портов, полезной нагрузки, статистических методов. Рассмотрены важные для практического использования вопросы контроля и анализа сетевого трафика. Анализируются особенности формирования, оценки влияния структуры и объема обучающей и тестирующей выборок на эффективность классификации приложений на уровне пакетов и потоков.
Рассмотрена контролируемая и неконтролируемая классификация сетевых приложений WEB (http, https), mail (smtp, imap), Ftp (Ftp-data, Ftp-commands), SSH, Skype, BitTorrent, P2P и др. с использованием алгоритмов классификации ID3, C4.5, CART, SVM, Randomforest, Bootstrap, Baggingи AdaBoost и др.
Рассмотрены особенности классификации шифрованного трафика и трафика мобильных приложений Skype, Steam, BitTorrent, YouTube, Vkontakte, Tоrrent и др. Анализируется эволюция алгоритмов потоковой классификации сетевых приложений в режиме реального времени. Для повышения эффективности в условиях априорной неопределенности введено понятие неконтролируемой и полуконтролируемой кластеризации сетевого трафика.
Авторы: Шелухин О.И., Ерохин С.Д., Ванюшина А.В.
Издательство: Горячая линия – Телеком, научно-техническое издательство
Объем оригинала: 284 cтр.
Дата публикации: 2018
Формат: скан
Описание:
Рассмотрены задачи, методы и проблемы классификации сетевого трафика методами машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Анализируются актуальные вопросы классификации IP-трафика на основе портов, полезной нагрузки, статистических методов. Рассмотрены важные для практического использования вопросы контроля и анализа сетевого трафика. Анализируются особенности формирования, оценки влияния структуры и объема обучающей и тестирующей выборок на эффективность классификации приложений на уровне пакетов и потоков.
Рассмотрена контролируемая и неконтролируемая классификация сетевых приложений WEB (http, https), mail (smtp, imap), Ftp (Ftp-data, Ftp-commands), SSH, Skype, BitTorrent, P2P и др. с использованием алгоритмов классификации ID3, C4.5, CART, SVM, Randomforest, Bootstrap, Baggingи AdaBoost и др.
Рассмотрены особенности классификации шифрованного трафика и трафика мобильных приложений Skype, Steam, BitTorrent, YouTube, Vkontakte, Tоrrent и др. Анализируется эволюция алгоритмов потоковой классификации сетевых приложений в режиме реального времени. Для повышения эффективности в условиях априорной неопределенности введено понятие неконтролируемой и полуконтролируемой кластеризации сетевого трафика.