Uç Öğrenme Makineleri Kullanılarak Internet Trafik Bilgisinin Sınıflandırılması

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Akademik Bilişim Konferansı
18. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI -- AB 2016
Uç Öğrenme Makineleri Kullanılarak Internet Trafik Bilgisinin Sınıflandırılması

Uç Öğrenme Makineleri Kullanılarak Internet Trafik Bilgisinin Sınıflandırılması

Authors : Fatih Ertam, Engin Avcı

Pages : 635-641

View : 56 | Download : 30

Publication Date : 2016-02-05

Abstract :Son 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.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Denetimli Öğrenme, Sınıflandırma Algoritmaları, Internet Trafik Sınıflandırma, YSA, DVM, UÖM

ORIGINAL PAPER URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.