Classification of traffic and IoT devices through artificial neural network and feature selection
Yapay sinir ağı üzerinden trafik ve IoT cihazlarının sınıflandırılması ve özellik seçimi
- Tez No: 768293
- Danışmanlar: Assist. prof. Dr. AYCA KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
bir devre tahsisi için konfigürasyon büyük bir ek yüke sahip olacaktır. Paket anahtarlama paradigmasına göre, iletişim bağlantı odaklı değildir ve ağ üzerinden iletilen veriler paket zincirli küçük birimlere ayrılır. Her paket, bilgi alışverişinde bulunan iki varlığın hedef ve kaynak adreslerini içerir ve yol boyunca kaynak ayırmaya gerek kalmadan hedefine ulaşana kadar ağ üzerinden bağımsız olarak iletilir. 1965 yılında yapılan deneyler, zaman paylaşımlı sistem kullanan bilgisayarların, programları çalıştırarak ve gerektiğinde uzak makinelere veri göndererek iyi çalışabileceğini doğruladı. düğümler ve bağlantılardan oluşur. Çalışma, ek bilgilerin mevcut planlama ve yönetim tekniklerini nasıl iyileştirebileceğini gösteriyor. Kümülatif dağılımları ve boyutların, sürelerin ve oranların göreli frekanslarını kullanarak, önerilen yöntem, akışları N sınıfa bölerek davranışlarını ve ağ trafiği üzerindeki etkilerini gösterir. Farklı trafik türlerinin nasıl ilişkili olduğunu ve davranışlarının nedenlerini daha iyi anlamak için önerilen yöntem ayrıca farklı sınıfların ve değişkenlerin korelasyonunu da inceler. Literatürde trafiğin sınıflandırılması ve karakterizasyonu için çeşitli yöntemler önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
the configuration for allocating a circuit will have a large overhead. According to the packet switching paradigm, communication is not connection-oriented, and data transmitted on the network are separated into small units, which are packet chained. Each packet contains the destination and source addresses of the two entities exchanging information, and is forwarded independently through the network until it reaches its destination, without the need to reserve resources along the way. Experiments carried out in 1965 confirmed that computers using a time-sharing system could work well, running programs and sending data, as needed, to remote machines This dissertation proposes a methodology that allows a better understanding of network traffic in large backbones, composed of hundreds of nodes and links. The work shows how additional information can improve current planning and management techniques. Using the cumulative distributions and relative frequencies of sizes, durations and rates, the proposed method divides flows into N classes, indicating their behavior and impacts on network traffic. In order to better understand how the different types of traffic are related and the causes of their behavior, the proposed method also studies the correlation of different classes and variables. Several methods of classification and characterization of traffic have already been proposed in the literature
Benzer Tezler
- Classification of traffic and IoT devices through artificial neural network and feature selection
Başlık çevirisi yok
AHMED THAMER HAMEED HAMEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- IoT cihazlarının sınıflandırılması ve IoT trafik analizine karşı mahremiyet-fayda dengesinin iyileştirilmesi
Classification of IoT devices and enhancing privacy-utility trade-off against IoT traffic analysis
AHMET EMRE ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN
- Detection and analysis of cyber-attacks on IoT network devices
IoT ağ cihazlarındaki siber saldırıların tespiti ve analizi
BASHIR ZAK ADAMU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Detection and classification in nternet of thingnetworks using macine learning techniques
Başlık çevirisi yok
ANMAR ABDULRAZZAQ QASİM AL-RUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Artificial neural network based dynamic forecaster selection in joint forecasting-scheduling for the internet of things
Nesnelerin interneti için bütünleşik tahmin çizelgelemede yapay sinir ağı tabanlı dinamik tahminleyici seçimi
ERDEM ÇAKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN RODOPLU
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ