Avaliação de Classificação de Tráfego IP baseado em Aprendizagem de Máquina Restrita à Arquitetura de Serviços Diferenciados

  • Michael Taynnan Barros
  • Reinaldo Cézar de Morais Gomes
  • Marcelo S. Alencar
  • Paulo Ribeiro L. Júnior
  • Anderson Costa

Resumo

A classificação de tráfego na arquitetura DiffServ é feita utilizando técnicas que não apresentam acurácia elevada. Esse fato pode ser a causa do baixo desempenho da arquitetura, pois com ela é preciso negociar recursos de uma determinada aplicação, que deve ser conhecida. Técnicas baseadas em aprendizagem de máquina para classificação de tráfego IP são as abordagens usadas, atualmente, para aumentar a acurácia na etapa de classificação. Este artigo apresenta uma avaliação de desempenho dessas técnicas (Árvores de Decisão, Naive Bayes, Redes Bayseanas e Redes Neurais) com base nas restrições de complexidade do DiffServ. Os resultados apresentam uma indicação para as técnicas: Àrvores de Decisão e Redes Bayseanas.

Publicado
2012-04-30
Como Citar
TAYNNAN BARROS, Michael et al. Avaliação de Classificação de Tráfego IP baseado em Aprendizagem de Máquina Restrita à Arquitetura de Serviços Diferenciados. Revista de Tecnologia da Informação e Comunicação, [S.l.], v. 1, n. 2, p. 10-19, abr. 2012. ISSN 2237-5104. Disponível em: <http://rtic.com.br/index.php/rtic/article/view/11>. Acesso em: 18 jan. 2022.
Seção
Artigos