ЕФЕКТИВНІСТЬ КЛАСИФІКАЦІЇ ДОДАТКІВ АНАЛІЗУ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ КОМП'ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

DOI: 10.31673/2412-4338.2022.042533

Анотація

В статті розглянуто актуальність дослідження мережевого трафіку, що пояснюється входженням комп’ютерних мереж в життя кожної людини. Стрімкий розвиток комп’ютерних мереж спричинив зростання уваги до питань якості та надійності їх роботи.
Дослідження аналізу трафіку комп’ютерних мереж актуально для забезпечення якості проводового та безпроводового зв’язку, інформаційних ресурсів та інформаційного пошуку.
Дослідження мережевого трафіку вказує на необхідність його класифікації для відображення мережевих даних в класи трафіків та типи додатків. Доцільно використання методів машинного навчання, що полегшує адаптацію системи до постійно змінних Інтернет-ресурсів, враховуючи специфіку мережевого трафіку. Вивчення мережевого трафіку вказує, що для успішної класифікації мережевого трафіку необхідно зберігати або обробляти увесь трафік, що проходить через мережу.
Визначено, що класифікація мережевого трафіку є важливим завданням в області комп’ютерних мереж. Метою класифікації мережевого трафіку є відображення потоку мережевих даних в певні типи додатків або класи трафіків. Проведеного огляд методів класифікації мережевого трафіку. Наведено результати порівняння сучасних підходів класифікації мережевого трафіку.
Незважаючи на спектр методів, класифікація мережевого трафіку знаходиться ще на стадії розвитку. Слід відмітити, що сучасні методи, зокрема на основі машинного навчання доводять ефективні результати.

Ключові слова: мережевий трафік, комп’ютерна мережа, класифікація, методи, технології, додаток, класи, машинне навчання.

Список використаної літератури
1. Network Traffic [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.techopedia.com/definition/29917/network-traffic.
2. Traffic Classification [Електронний ресурс] // Cisco – Режим доступу до ресурсу: https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/nsite/enterprise/wan/wan_optimization/wan_opt_sg/chap05.html.
3. Обзор задач и методов их решения в области классификации сетевого трафика [Електронний ресурс] / А. И.Гетьман, Ю. В. Маркин, Д. О. Обыденков, Д. О. Евстропов // Труды Института системного программирования РАН. – 2017. – Режим доступу до ресурсу: https://ispranproceedings.elpub.ru/jour/article/view/281.
4. IP security [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.geeksforgeeks.org/ip-security-ipsec/.
5. Berkman, L., Kriuchkova, L., Zhebka, V., Strelnikova, S. Universal Method of Multidimensional Signal Formation for Any Multiplicity of Modulation in 5G Mobile Network Lecture Notes in Electrical Engineeringthis link is disabled, 2022, 831, стр. 305–321 (Scopus)
6. Корецька В.О., Ільїн О.Ю., Балашова Є.О., Чепур М.К., Жебка В.В., Удосконалення інформаційної технології для підвищення функціональної стійкості мережі за допомогою теорії графів. Телекомунікаційні та інформаційні технології. 2021. № 3 (72). С.46-53