ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedry
  • katedra aplikované matematiky
  • Bakalářské práce - 18105
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedry
  • katedra aplikované matematiky
  • Bakalářské práce - 18105
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Klasifikace typu zařízení ze síťového provozu ISP sítě pomocí shlukovacích metod

Device classification from ISP network traffic using clustering methods

Typ dokumentu
bakalářská práce
bachelor thesis
Autor
Karel Mudruňka
Vedoucí práce
Koumar Josef
Oponent práce
Čejka Tomáš
Studijní obor
Umělá inteligence 2021
Studijní program
Informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematiky



Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
Tato bakalářská práce se zabývá klasifikací typu zařízení ze síťového provozu na základě volumetrických informací o jejich síťové komunikaci pomocí shlukování. Datová sada poskytnutá k hledání vhodného modelu je tvořena časovými řadami informací o síťové komunikaci jednotlivých zařízení v síti CESNET3. Na základě literatury, struktury dat a experimentů je vybrána vhodná shlukovací metoda pro danou úlohu. Výstupem práce je shlukovací klasifikační model s průměrnou testovací přesností 90 \% a makro F1 skórem 0,7. Hlavní předností navrženého modelu je jeho konzistence úspěšnosti predikcí v čase.
 
This bachelor's thesis deals with classification of device type based on volumetric information about their network communication using clustering. The provided dataset consists of time series data containing information about network traffic of individual devices in the CESNET3 network. Based on literature, structure of provided dataset and experiments, an appropriate clustering method is selected for the given task. The proposed method achieved classification accuracy of 90 % and macro F1 score of 0.7. The main advantage of the proposed model is consistency of its success rate of predictions over time.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/115886
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (1.061Mb)
POSUDEK (44.11Kb)
POSUDEK (48.82Kb)
Kolekce
  • Bakalářské práce - 18105 [369]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV