Метод класифікації трафіку в програмно-конфігурованих мережах на основі штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКулаков, Юрій Олексійович
dc.contributor.authorЧередник, Віталій Юрійович
dc.date.accessioned2025-07-09T13:48:44Z
dc.date.available2025-07-09T13:48:44Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація присвячена розробці методу класифікації трафіку в програмно-конфігурованих мережах на основі штучного інтелекту. Запропоновано підхід, що поєднує згорткові нейронні мережі та LSTM для досягнення високої точності класифікації для різних наборів даних. Програма дозволяє отримати й оцінити точність класифікації різних типів мережевого трафіку та порівняти ефективність розробленого методу з існуючими аналогами. Програмний продукт був створений з використанням Python та інтегрований з контролером RYU для забезпечення взаємодії з програмно-конфігурованою мережею.
dc.description.abstractotherThe master's thesis is dedicated to the development of a traffic classification method in software-defined networks based on artificial intelligence. An approach combining convolutional neural networks and LSTM is proposed to achieve high classification accuracy for different datasets. The program allows obtaining and evaluating the accuracy of classification for various types of network traffic and comparing the effectiveness of the developed method with existing analogues. The software product was created using Python and integrated with the RYU controller to provide interaction with the software-defined network.
dc.format.extent100 с.
dc.identifier.citationЧередник, В. Ю. Метод класифікації трафіку в програмно-конфігурованих мережах на основі штучного інтелекту : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Чередник Віталій Юрійович. – Київ, 2025. – 100 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74814
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкласифікація трафіку
dc.subjectпрограмно-конфігуровані мережі
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectглибинне навчання
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectlstm
dc.subjectsdn
dc.subjectpython
dc.subject.udc004.42
dc.titleМетод класифікації трафіку в програмно-конфігурованих мережах на основі штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Cherednyk_magistr.pdf
Розмір:
2.46 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи