ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ТРАФІКА В МОБІЛЬНИХ МЕРЕЖАХ
Анотація
У статті ставиться актуальне завдання аналізу ефективності алгоритмів машинного навчання для вирішення завдання класифікації трафіка в мобільних мережах у режимі реального часу. Для досягнення мети аналізується точність класифікації та швидкодія для найпоширеніших алгоритмів машинного навчання та визначається оптимальний алгоритм за критерієм точності класифікації. Окрім цього, у статті виконано оцінку важливості полів датасету для класифікації трафіка.Посилання
Zaborovsky, V.S. (2010), Traffic analysis in packet switching networks, St. Petersburg: SPbGPU, 90p.
Bujlow, T., Carela-Español, V., Barlet-Ros, P. (2015), "Independent comparison of popular DPI tools for traffic classification", Computer Networks, No. 76, P.75-89. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2014.11.001
AlZoman, R.M.; Alenazi, M.J.F. (2020), “A Comparative Study of Traffic Classification Techniques for Smart City Networks”, Sensors, No. 21, 4677, P. 1-17. DOI: https://doi.org/10.3390/s21144677
##submission.downloads##
Опубліковано
2023-06-17
Як цитувати
Сушко , О. В., & Астраханцев , А. А. (2023). ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ТРАФІКА В МОБІЛЬНИХ МЕРЕЖАХ. Збірник матеріалів Міжнародної науково-технічної конференції «ПЕРСПЕКТИВИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ», 232–234. вилучено із https://conferenc-journal.its.kpi.ua/article/view/281879
Номер
Розділ
Інформаційні технології в телекомунікаціях
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who submit to this conference agree to the following terms:a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.