Discriminação de tráfego P2P utilizando árvores de decisão e naive bayes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Andrade, Kerllon Fontenele de
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
Texto Completo: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/101792
Resumo: A discriminação de tráfego P2P é uma tarefa importante na gestão da rede e representa um passo crucial na detecção debotnets P2P. No entanto, discriminar o tráfego P2P é uma tarefa desafiadora, devido ao grande número de aplicações com protocolos P2P que geram comportamentos variados, enquanto outros protocolos não P2P mostram um comportamento típico de aplicações P2P. Este trabalho descreve uma estratégia de classificação utilizando árvores de decisão e naive bayes em conjunto com um grupo de atributos na tarefa de classificação de tráfego P2P conhecidos e desconhecidos. Os resultados mostram uma precisão na classificação acima de 99%. Palavras-chave: p2p; classificação de tráfego; árvores de decisão; naive bayes
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