Подробное описание документа

Шелухин О. И., Ерохин С. Д., Ванюшина А. В.
   Классификация IP-трафика методами машинного обучения / Шелухин О. И., Ерохин С. Д., Ванюшина А. В. ; ред. Шелухин О. И. - М. : Горячая линия - Телеком, 2018. - 283 с. : ил. - Библиогр. в конце глав. - ISBN 978-5-9912-0719-5.

Аннотация

Рассмотрены задачи, методы и проблемы классификации сетевого трафика методами машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Анализируются актуальные вопросы классификации IР-трафика на основе портов, полезной нагрузки, статистических методов. Рассмотрены важные для практического использования вопросы контроля и анализа сетевого трафика. Анализируются особенности формирования, оценки влияния структуры и объема обучающей и тестирующей выборок на эффективность классификации приложений на уровне пакетов и потоков. Рассмотрена контролируемая и неконтролируемая классификация сетевых приложений WЕВ (http, https), mail (smtp, imap), Ftp (Ftp-data, Ftp-commands), SSH, Skype, BitTorrent, Р2Р и др. с использованием алгоритмов классификации IDЗ, С4.5, CART, SVM, Randomforest, Bootstrap, Ваggingu AdaBoost и др. Рассмотрены особенности классификации шифрованного трафика и трафика мобильных приложений Skype, Steam, ВitTorrent, УоuТubе, Vkontakte, Torrent и др. Анализируется эволюция алгоритмов потоковой классификации сетевых приложений в режиме реального времени.
Для повышения эффективности в условиях априорной неопределенности введено понятие неконтролируемой и полуконтролируемой кластеризации сетевого трафика.
Для широкого круга научных сотрудников и специалистов-практиков в области инфокоммуникаций и информационной безопасности, будет полезна аспирантам, магистрам и бакалаврам соответствующих специальностей.

УДК

004.738.5.057.4

Предметные рубрики

• Вычислительные сети - Протоколы

Общее кол-во в фондах

2 экз.

1. Преподавательский абонемент ауд.305л, УЛК, ауд. 305л
2. Читальный зал ауд.305л, УЛК, ауд. 305л