DSpace Repository

CLASSIFICATION DU TRAFIC INTERNET A L’AIDE DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Show simple item record

dc.contributor.author BENRAZEK, HAKIM
dc.date.accessioned 2022-05-30T09:28:08Z
dc.date.available 2022-05-30T09:28:08Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1056
dc.description.abstract La classification du trafic internet (CTI) comprend des méthodes qui traitent de la classification du trafic en fonction des caractéristiques qui sont négativement observées dans le trafic lui-même et éventuellement en fonction de certains objectifs de classification spécifiques. Les technologies (CTI) suscitent beaucoup d‘attention dans les domaines de la gestion de réseau, de la sécurité et de la planification, ainsi que dans la fourniture de qualité de service. Avec le temps, les méthodes traditionnelles telles que l’identification basée sur le port et l’identification basée sur la charge sont devenues plus difficiles lors de la mise en œuvre avec les applications. Par conséquent, les techniques alternatives sont basées sur l’apprentissage automatique, qui permettent d’exploiter les statistiques de flux. Notre travail comprend la classification du trafic internet par l‘ apprentissage automatique, dans lequel nous avons utilisé l‘algorithme SVM. Bien que la classification du trafic par l‘application SVM ait connu un développement remarquable, mais ils existent encore plusieurs lacunes, afin d‘améliorer l‘utilisation de SVM dans l‘apprentissage automatique. Mots clés : Internet, Classification du trafic internet, Apprentissage automatique. EN_en
dc.publisher جامعة غرداية EN_en
dc.subject CLASSIFICATION DU TRAFIC INTERNET A L’AIDE DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EN_en
dc.title CLASSIFICATION DU TRAFIC INTERNET A L’AIDE DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EN_en
dc.type Thesis EN_en


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account