Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Siqueira Junior, Gabriel Paulino
Data de Publicação: 2008
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/83510
Resumo: Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia para identificação de classes de aplicações presentes no trafego Internet. A metodologia adotada tem como fundamento o uso da estatística multivariada, através do método de análise de agrupamentos para separar os fluxos do tráfego em grupos, utilizando para tanto diversas informações estatísticas coletadas de cada fluxo de dados, as quais são avaliadas em seu poder de discriminação para alcançar um alto índice de exatidão na identificação. Para validação da metodologia, utilizou-se a classe de aplicações peer-to-peer. Esta representa atualmente um componente significativo do total de dados que circulam na Internet sendo, entretanto, de difícil identificação, uma vez que as características de diversas aplicações peer-to-peer se camuflem para dificultar sua detecção. Palavras-chave: Redes de Computadores; Discriminantes Estatísticos; Análise de Agrupamentos.
id UFOR_917146c7caebc8a728f04219c00f416b
oai_identifier_str oai::83510
network_acronym_str UFOR
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
repository_id_str
spelling Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentosRedes de computadoresInternetEstatística multivariadaNeste trabalho, apresenta-se uma metodologia para identificação de classes de aplicações presentes no trafego Internet. A metodologia adotada tem como fundamento o uso da estatística multivariada, através do método de análise de agrupamentos para separar os fluxos do tráfego em grupos, utilizando para tanto diversas informações estatísticas coletadas de cada fluxo de dados, as quais são avaliadas em seu poder de discriminação para alcançar um alto índice de exatidão na identificação. Para validação da metodologia, utilizou-se a classe de aplicações peer-to-peer. Esta representa atualmente um componente significativo do total de dados que circulam na Internet sendo, entretanto, de difícil identificação, uma vez que as características de diversas aplicações peer-to-peer se camuflem para dificultar sua detecção. Palavras-chave: Redes de Computadores; Discriminantes Estatísticos; Análise de Agrupamentos.In this study, we present a methodology to identify classes of Internet traffic. This methodology is based on multivariate statistics using cluster analysis to aggregate flows into groups. To do this task, we use several statistic information collected from each data flow which are evaluated on their power of discrimination to reach a high level of accuracy on their identification. To validate this methodology, we use the peer-to-peer class. Nowadays, peer-to-peer traffic represents a significant component of the Internet traffic data meantime it is hard to identify because of the camouflage to difficult their presence in the traffic.Holanda Filho, RaimirHolanda Filho, RaimirSilva, Jorge Luiz de Castro eBezerra, Francisco NivandoUniversidade de FortalezaSiqueira Junior, Gabriel Paulino2008info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/83510https://uol.unifor.br/auth-sophia/exibicao/4671Disponibilidade forma física: Existe obra impressa de código : 79537porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFORinstname:Universidade de Fortaleza (UNIFOR)instacron:UNIFORinfo:eu-repo/semantics/openAccess1899-12-30T00:00:00Zoai::83510Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.unifor.br/bdtdONGhttp://dspace.unifor.br/oai/requestbib@unifor.br||bib@unifor.bropendoar:1899-12-30T00:00Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR - Universidade de Fortaleza (UNIFOR)false
dc.title.none.fl_str_mv Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
title Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
spellingShingle Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
Siqueira Junior, Gabriel Paulino
Redes de computadores
Internet
Estatística multivariada
title_short Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
title_full Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
title_fullStr Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
title_full_unstemmed Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
title_sort Uma metodologia para identificação de classes de tráfego baseada em discriminantes estatísticos e análise de agrupamentos
author Siqueira Junior, Gabriel Paulino
author_facet Siqueira Junior, Gabriel Paulino
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Holanda Filho, Raimir
Holanda Filho, Raimir
Silva, Jorge Luiz de Castro e
Bezerra, Francisco Nivando
Universidade de Fortaleza
dc.contributor.author.fl_str_mv Siqueira Junior, Gabriel Paulino
dc.subject.por.fl_str_mv Redes de computadores
Internet
Estatística multivariada
topic Redes de computadores
Internet
Estatística multivariada
description Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia para identificação de classes de aplicações presentes no trafego Internet. A metodologia adotada tem como fundamento o uso da estatística multivariada, através do método de análise de agrupamentos para separar os fluxos do tráfego em grupos, utilizando para tanto diversas informações estatísticas coletadas de cada fluxo de dados, as quais são avaliadas em seu poder de discriminação para alcançar um alto índice de exatidão na identificação. Para validação da metodologia, utilizou-se a classe de aplicações peer-to-peer. Esta representa atualmente um componente significativo do total de dados que circulam na Internet sendo, entretanto, de difícil identificação, uma vez que as características de diversas aplicações peer-to-peer se camuflem para dificultar sua detecção. Palavras-chave: Redes de Computadores; Discriminantes Estatísticos; Análise de Agrupamentos.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/83510
url https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/83510
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://uol.unifor.br/auth-sophia/exibicao/4671
Disponibilidade forma física: Existe obra impressa de código : 79537
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
instname:Universidade de Fortaleza (UNIFOR)
instacron:UNIFOR
instname_str Universidade de Fortaleza (UNIFOR)
instacron_str UNIFOR
institution UNIFOR
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR - Universidade de Fortaleza (UNIFOR)
repository.mail.fl_str_mv bib@unifor.br||bib@unifor.br
_version_ 1815437293463273472

Registros relacionados