КЛАССИФИКАЦИЯ КОРПОРАТИВНОГО ТРАФИКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (500,00 руб.)

Первый автор	Уймин
Страниц	9

ID	871881
Аннотация	В статье исследуется применение различных алгоритмов машинного обучения для классификации корпоративного трафика согласно 8CoS- модели. Цель работы заключается в определении классификатора, обеспечивающего распознавание трафика с вероятностью не ниже 0, 96 и минимальной загрузкой аппаратной части при условии обработки данных, не превышающих 2000 экземпляров. Выбор таких метрик обусловлен стремлением обеспечить высокую точность классификации ( не менее 96 % ) при сохранении оптимального использования ресурсов аппаратной части. Ограничение в 2000 экземпляров данных выбрано исходя из предполагаемых ограничений ресурсов и времени обработки в реальных условиях. Анализируются результаты применения алгоритмов C4. 5 Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine ( SVM) и K- Nearest Neighbors ( KNN) . Основываясь на полученных результатах, определен алгоритм C4. 5 Decision Tree как наиболее подходящий ( оптимальный) для решения поставленной задачи

Уймин, А.Г. КЛАССИФИКАЦИЯ КОРПОРАТИВНОГО ТРАФИКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ / А.Г. Уймин // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2023 .— №7 .— С. 22-30 .— URL: https://rucont.ru/efd/871881 (дата обращения: 10.06.2025)