Geri Dön

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

  1. Tez No: 768293
  2. Yazar: MOHAMMED RASIM M SALM MOHAMEDSALM
  3. Danışmanlar: Assist. prof. Dr. AYCA KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. 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

  1. Classification of traffic and IoT devices through artificial neural network and feature selection

    Başlık çevirisi yok

    AHMED THAMER HAMEED HAMEED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  2. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN

  3. Detection and analysis of cyber-attacks on IoT network devices

    IoT ağ cihazlarındaki siber saldırıların tespiti ve analizi

    BASHIR ZAK ADAMU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ERTAM

  4. Detection and classification in nternet of thingnetworks using macine learning techniques

    Başlık çevirisi yok

    ANMAR ABDULRAZZAQ QASİM AL-RUBAYE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. 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

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN RODOPLU

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ