Clasificación de tráfico en Internet utilizando métodos estadísticos
Gabriel Gómez
Master thesis from Universidad de la República, Facultad de Ingeniería - Dec. 2011
Advisor: Pablo Belzarena
Co-advisor: Paola Bermolen
Research Group(s): Analisis de Redes, Trafico y Estadisticas de Servi (art)
Department(s): Telecomunicaciones
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Resumen

Este trabajo propone la identi?cacin de tr?co de Internet en base al anlisis estadstico del tamao de los primeros segmentos intercambiados en las conexiones de transporte. La identi?cacin de los ?ujos, analizando solamente el tamao de los primeros segmentos intercambiados, tiene como principal ventaja su eventual aplicacin a la clasi?cacin en lnea del tr?co. Esta identi?cacin en conjunto con tcnicas de calidad de servicio, enrutamiento por polticas, aplanamiento de tr?co, permitir aportar herramientas para la gestin de una red compleja. El anlisis estadstico propuesto en este trabajo se basa en la utilizacin de un sistema de aprendizaje supervisado conocido como Support Vector Machines (SVM). Esta tcnica en los ultimos aos ha comenzado a aplicarse a la clasi?cacin de tr?co y se caracteriza por su destacada capacidad de discriminacin. De acuerdo a los resultados obtenidos en este trabajo, la precisin de la identi?cacin de tr?co utilizando la tcnica SVM caracterizando los ?ujos por el tamao de los primeros segmentos intercambiados, es muy buena. Al analizar el comportamiento de la precisin por tipo de aplicacin aparecen diferencias importantes que se mitigaron utilizando la tcnica de boosting. Esta tcnica permite la generacin de una secuencia de modelos SVM y se propuso la realizacin de una votacin ponderada entre los resultados de clasi?cacin obtenidos por cada modelo de esta secuencia. Con este procedimiento se logr incrementar la precisin de la clasi?cacin para aquellas aplicaciones que obtenan menores niveles con la tcnica de SVM, sin perjuicio de las restantes, logrndose una mejora en los resultados obtenidos en primera instancia.

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