Master's thesis
Awards: Dean's Award for an Outstanding Final Thesis

Self-optimizing traffic classification framework

Bc. Ján Rusnačko
Abstract

Klasifikácia sieťovej prevádzky je dôležitou súčasťou správy siete s ohľadom na QoS a bezpečnostný monitoring. Práca popisuje framework pre návrh algoritmov pre klasifikáciu sieťovej prevádzky založený na štatistických vlastnostiach tokov. Stavia na výsledkoch algoritmu SPID a využíva viacúrovňový clustering so samostatnými klasifikátormi. V práci sú tiež uvedených niekoľko nových vlastností tokov …more

Abstract

Traffic classification is an important part of network management with respect to quality of service and security monitoring. We introduce a novel framework for designing traffic classification algorithms based on statistical flow features. We build on the results achieved by SPID and use multilevel clustering with custom classifiers to avoid peaking effect. Furthermore, we introduce several novel …more

Keywords
Traffic Classification Machine Learning Clustering SPID
Thesis description
Network traffic classification has become an important research problem in network security since it has many practical applications. The thesis will describe and compare various approaches to the network traffic classification problem. The goal of the thesis is to propose and implement a framework for developing traffic classifiers that should achieve high performance in both speed and memory consumption while retaining high precision. Moreover, the classifiers for real world application protocols will be developed using the framework. The framework will be evaluated by an experiment with a real traffic and the results will be discussed with the results from literature.

Základní literatura:
[1] Erik Hjelmvik and Wolfgang John. Statistical protocol identification with spid: Preliminary results. In Swedish National Computer NetworkingWorkshop, 2009.
[2] Peter Dorfinger, Georg Panholzer and Wolfgang John. Entropy Estimation for Real-Time Encrypted Traffic Identification. In Traffic Monitoring and Analysis 2011. LNCS 6613, Springer. 2011.
[3] G. Szabó, J. Szule, Z. Turányi, and G. Pongrácz. Multi-level machine learning traffic classification system. In ICN 2012, The Eleventh International Conference on Networks, 2012.
Administrative information
The thesis has been checked:
11/6/2013 10:37, RNDr. Marián Novotný, Ph.D.
Full text of thesis
1,6 MB / file PDF
Language used
English English
Defence date
24/6/2013
The thesis was defended successfully

Supervisor

RNDr. Marián Novotný, Ph.D.
KPSK FI MU

Reader

prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc., Ph.D., UČO 344
KPSK FI MU
Cite this text
Masaryk University Faculty of Informatics
Programme
Informatics
Field of Study

Theses on a related topic

List of theses with an identical keyword.

Similar documents

  • Co je jinak přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Co je jinak další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Co je jinak pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Co je nové vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Co je nové rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.

  • Co se chystá

    Připravujeme další vylepšení pro mobilní zařízení.