| netai. Netai foi desenvolvido para identificar os aplicativos do host final que são responsáveis por fluxos de tráfego na rede. |
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netai. Classificação e resumo
- Nome do editor:
- Sebastian Zander and Nigel Williams
- Site do editor:
- http://caia.swin.edu.au/urp/dstc/netai/
netai. Tag
netai. Descrição
O Netai foi desenvolvido para identificar os aplicativos do Host End que são responsáveis por fluxos de tráfego na rede. O Netai vem da identificação do aplicativo baseado em tráfego de rede e foi desenvolvido para identificar os aplicativos do host final que são responsáveis por fluxos de tráfego nas soluções anteriores do Network.unlike que identificam o aplicativo com base em números de porta ou carga de pacotes (por meio de decodificação ou assinaturas de protocolo) Netai calcula várias características independentes de carga útil (por exemplo, estatísticas de tempo de pacote de pacote de pacotes e pacotes) para um fluxo de tráfego e usa técnicas de aprendizado de máquina (ml ).ml é uma disciplina da área mais ampla da inteligência artificial (AI). Antes que o Netai possa ser usado para classificar uma determinada aplicação, deve ser treinada em um conjunto representativo de fluxos de tráfego desse aplicativo. O Netai pode ser usado offline (lendo dados de pacotes de tracais) e on-line (captura ao vivo em interfaces de rede). Aqui estão algumas características principais de "Netai": · Ler dados de pacotes de interfaces de rede ao vivo ou traces (TCPdump ou formato de endância) · Criação direta de arquivos de dados de Weka (.arff arquivos) dos dados do pacote · Exportação de informações de fluxo provisórias (enquanto os fluxos ainda estão ativos), tcp e tempo limite de fluxo baseado em tempo · Classificação de pacotes flexíveis e filtrar graças ao NetMate · Novos recursos podem ser facilmente adicionados e usados · Seleção flexível de recursos a serem usados para classificação · Um grande número de algoritmos de aprendizado de máquina pode ser usado graças a Weka · A classificação de fluxo de extração e ML baseada em ML pode ser executada em máquinas diferentes - o extrator de recursos suporta exportação de dados via UDP ou TCP
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