مقارنة أداء خوارزميات التعلم الآلي في تصنيف تدفقات الشبكة
الملخص
يعد الحفاظ على توفر الشبكة وتحسين الأداء هدفا أساسًا لإدارة الشبكة. ومع النمو الهائل في حجم الشبكة والحمل، أصبحت هذه المهمة معقدة بشكل متزايد. أحد مجالات البحث الهامة هو تصنيف أحمال الشبكة، والذي يقدم فوائد كبيرة مثل تقليل ازدحام حركة الأحمال، وتعزيز إدارة الشبكة.
تستكشف هذه الدراسة تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المختلفة لتصنيف تدفقات الشبكة الى تدفقات ضخمة وتدفقات صغيرة. قمنا بتنفيذ وتقييم مصنفات متعددة على حمل شبكة فعلي "Darknet Dataset"، بهدف التصنيف ، بما في ذلك آلة متجه الدعم (SVM)، والغابة العشوائية (RF)، ومصنف الجار الأقرب (KNN)، والانحدار اللوجستي (LR)، وشجرة القرار (DT)، وتعزيز التدرج (GB)، والشبكة العصبونية متعدد الطبقات (MLP). تم تدريب كل مصنف واختباره على بيانات حمل شبكة حقيقية.
تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن مصنفات الغابة العشوائية (RF) وشجرة القرار (DT) ومصنف الجار الأقرب (KNN) وتعزيز التدرج (GB)، والشبكة العصبونية متعدد الطبقات (MLP) حققت أعلى دقة، في التصنيف، تؤكد هذه النتائج على إمكانات نماذج التعلم الآلي هذه في تصنيف أحمال الشبكة بشكل فعال.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
-
يحتفظ المؤلفون بحقوق النشر ويمنحون حق النشر في المجلة لأول مرة مع نقل الحقوق التجارية إلى مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية بموجب الترخيص CC BY-NC-SA 04 الذي يسمح للأخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بتأليف العمل والنشر الأولي في هذه المجلة. يمكن للمؤلفين أن يستخدموا نسخة من مقالاتهم في نشاطهم العملي وعلى مواقع علمية خاصة بهم على أن يتم الإشارة إلى مكان النشر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية ويمتلك القراء الحق بنسخ ونقل من المقالات والمزج والإضافة إلى اعمالهم العلمية والاستشهاد مع ذكر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية الناشر .
- المجلة تستخدم ترخيص CC BY-NC-SA مما يعني
- الإسناد - يجب عليك منح الائتمان المناسب ، وتقديم ارتباط إلى الترخيص ، وبيان ما إذا تم إجراء تغييرات.
- يمكنك القيام بذلك بأي طريقة معقولة ، ولكن ليس بأي طريقة توحي بأن المرخص يؤيدك أو يؤيد استخدامك.
- غير تجاري - لا يجوز لك استخدام المواد لأغراض تجارية -
- . ShareAlike إذا قمت بإعادة مزج المواد أو تحويلها أو البناء عليها ، فيجب عليك توزيع مساهماتك بموجب نفس الترخيص مثل الأصل. لا قيود إضافية - لا يجوز لك تطبيق الشروط القانونية أو التدابير التكنولوجية التي تقيد الآخرين قانونًا من فعل أي شيء يسمح به الترخيص
- .
