Kurumsal bilgisayar ağlarındaki trafik bilgisinin akıllı sistemler ile sınıflandırılması
Intelligents systems with classification of traffic information in corporate computer networks
- Tez No: 432832
- Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN AVCI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
İnternet kullanımının daha verimli hale getirilmesi amacıyla, internet üzerindeki verilerin sınıflandırılması özellikle kurumsal ağları yöneten ağ yöneticileri açısından önemli bir yer tutmaktadır. Son zamanlarda internet trafiğinin sınıflandırılmasına yönelik çalışmalar artmıştır. Bu çalışmalar ile ağ üzerinde servis kalitesinin artırılması, ağın verimli kullanılabilmesi, hizmet paketlerinin oluşturulması ve kullanıcılara sunulabilmesi amaçlanmaktadır. İnternet trafiğinin sınıflandırılması amacıyla kullanılan ilk sınıflandırma yöntemi port numaralarının kullanılmasına yönelik sınıflandırmadır. Bu sınıflandırma yöntemi, internetin ilk kullanım zamanları için etkili ve hızlı bir sınıflandırma yöntemi olmasına rağmen günümüzde geçerliğini yitirmiştir. Ağ trafiğinin sınıflandırılması için kullanılan bir diğer sınıflandırma yöntemi ise yük tabanlı sınıflandırma veya derin paket analizi olarak adlandırılmaktadır. Bu yaklaşım ağda akan paketler üzerindeki imzaları tanımaya çalışarak sınıflandırma yapma prensibine dayalıdır. Günümüzde yaygın olarak kullanılan ve bu tez çalışması için de seçilen bir diğer internet trafiğinin sınıflandırılması yöntemi ise makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlardır. Ağ üzerindeki akış bilgisinin toplanarak daha çok istatistiki yöntem ve algoritmaların kullanılması ile sınıflandırma yapılmasına dayanır. Tez çalışmasında, internet trafiğinin sınıflandırılması için daha önce hemen hemen hiç kullanılmamış olan Uç Öğrenme Makineleri (UÖM) yöntemleri kullanılmıştır. UÖM'nin başarımını karşılaştırabilmek amacıyla daha önce kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarından Destek Vektör Makineleri (DVM), Naive Bayes (NB) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) da veri setlerine uygulanarak karşılaştırılmıştır. UÖM algoritmaları ile yapılan sınıflandırma da diğer makine öğrenmesi algoritmalarına göre daha hızlı ve daha yüksek oranda başarım sağlandığı gözlenmiştir. Tez verilerine hem klasik hem de Çekirdek Tabanlı UÖM (ÇTUÖM) yaklaşımları uygulanarak sınıflandırma yapılmıştır. Sınıflandırıcıların her bir sınıfı için Alıcı İşlem Karakteristik (AİK) eğrileri oluşturulmuştur. Özellikle dalgacık fonksiyonunun kullanıldığı ÇTUÖM algoritmasında kullanılan parametrelerin iyi derecede seçimi için Genetik Algoritma (GA) tabanlı bir yazılım (GA-DF-ÇTUÖM) geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The classification of data on the internet in order to make internet use more efficient has an important place especially for network administrators managing corporate networks. Studies for the classification of internet traffic have increased recently. By these studies, it is aimed to increase the quality of service on the network, use the network efficiently, create the service packages and offer them to the users. The first classification method used for the classification of the internet traffic was the classification for the use of port numbers. This classification method has already lost its validity although it was an effective and quick method of classification for the first usage times of the internet. Another classification method used for the classification of network traffic is called as payload-based classification or deep packet inspection. This approach is based on the principle of classification by identifying signatures on packets flowing on the network. Another method of classification of the internet traffic which is commonly used in our day and has been also selected for this study is the extreme learning machine based approaches. It is based on classifying by the use of more statistical methods and algorithms collecting the flow information on the network. For the classification of the internet traffic, extreme learning machines (ELM), which were hardly ever used in previous studies, were used. In order to compare the performance of ELM, support vector machines (SVM), Naive Bayes (NB) and artificial neural networks (ANN) from learning machine algorithms used before were also compared by applying to data set. It was observed that a faster and higher level performance was achieved in the classification made with ELM algorithms compared to other learning machine algorithms. Classification was made by applying both classical and kernel based ELM (KELM) approaches to data. The receiver operating characteristic (ROC) curves were created for each class of the classifiers. In particular, wavelet function which uses the KELM algorithm used parameters for the selection of a good degree of genetic algorithm (GA) based software (GA-WF-KELM) was developed.
Benzer Tezler
- Bilgisayar ağlarında veri trafik akışının analizi
Analysis of data traffic flow in computer networks
ERDAL CAN YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU
- Design issues and performance analysis in corporate networks
Kurumsal bilgisayar ağlarında tasarım ve performans analizi
MURAT AKİF GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Mühendislik BilimleriMarmara ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. AKİF EYLER
- Evaluation and comparison of energy efficient node deployment strategies in wireless sensor networks
Kablosuz algılayıcı ağlarda enerji verimli düğüm dağıtım stratejilerinin değerlendirmesi ve karşılaştırılması
OZLAM ABDULHAKEEM MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SİBEL TARIYAN ÖZYER
- A cross-layer design for next generation wireless networks: V2V perspective
AR-AR bakış açısıyla yeni nesil kablosuz ağlar için katmanlar arası tasarım
ALİ BOYACI
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FETHULLAH KARABİBER
PROF. DR. A. HALİM ZAİM
- Investigating networked learning in corporate learning context: An embedded design mixed method study examining online knowledge sharing and collaboration via social network analysis
Kurumsal öğrenme bağlamında çevrim içi öğrenmenin incelenmesi: Sosyal ağ analizi ile online bilgi paylaşımı ve işbirliğini inceleyen bir gömülü tasarım karma yöntem çalışması
DİDEM TUFAN
Doktora
İngilizce
2016
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM SONER YILDIRIM
DOÇ. DR. BANU GÜNEL KILIÇ