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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:徐嘉偉
研究生(外文):HSU, CHIA-WEI
論文名稱:基於區域性特徵與機器學習技術於網路流量預測
論文名稱(外文):Network Traffic Prediction Based on Regional Features and Machine Learning Technology
指導教授:吳政隆吳政隆引用關係
指導教授(外文):WU, JHENG-LONG
口試委員:許晉雄林俊杰
口試委員(外文):HSU, CHIN-HSIUNGLIN, JYUN-JIE
口試日期:2021-01-21
學位類別:碩士
校院名稱:東吳大學
系所名稱:巨量資料管理學院碩士學位學程
學門:電算機學門
學類:電算機應用學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:區域性關聯資料網路流量預測機器學習
外文關鍵詞:regional related datanetwork traffic predictionmachine learning
相關次數:
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資訊科技的演變及發展不曾間斷,我們的日常生活與網際網路有著相關而且密不可分的關係。雖然網際網路為我們在生活上帶來許多便利,但若遭到惡意或非正常操作的行為產生異常網路流量,將會損害到一般正常使用者的權益。因此,如何提升網路的服務品質是網路管理人員的重要任務之一。為突來的變化預先做準備亦是每個網路管理人員需要具備的素養,有必要對於網路流量狀態要能有一定的掌握,所以網路管理人員更加有必要針對網路流量進行預測。為了提升網路流量的預測結果,本研究設計了兩種基於區域性關聯的機器學習模型,其一是使用有規則劃分編碼方式的郵遞區號作為地理區域性關聯資料(Geo-regional Related Data);其二是使用網際網路通訊協定的網路遮罩作為網路區域性關聯資料(Network Regional Related Data)。實驗結果的數據發現使用基於網路區域性關聯於網路流量預測成效優於使用地理區域性關聯資料以及未使用區域性關聯資料。
The evolution and development of information technology has not stopped. Our daily life is related and inseparable from the Internet. Although the Internet has brought many conveniences to our lives, if abnormal network traffic is generated by malicious or abnormal operations, it will damage the rights and interests of ordinary users. Therefore, how to improve the service quality of the network is one of the important tasks of network administrators. Preparing for sudden changes is also a quality that every network administrator needs to have. It is necessary to have a certain grasp of the state of network traffic, so it is more necessary for network administrators to predict network traffic. In order to improve the prediction results of network traffic, this study designs two machine learning models based on regional associations. One is to use ZIP Codes with regular division and coding methods as Geo-regional Related Data; The second is to use the network mask of the Internet protocol as the Network Regional Related Data. The data from the experimental results found that the use of network regional correlation based on the network traffic prediction effect is better than the use of geo-regional related Data and non-regional related data.
誌謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 2
第三節 研究架構 3
第二章 文獻探討 6
第一節 異常偵測 6
第二節 服務品質 7
第三節 機器學習 8
第三章 研究方法 11
第一節 研究流程 11
一、資料收集 12
二、資料前處理 13
三、區域性關聯資料 13
(一)、地理區域 14
(二)、網路區域 15
四、時間序列 17
(一)、地理區域 17
(二)、網路區域 18
五、預測與模型訓練 19
第四章 實驗結果 20
第一節 實驗數據 20
一、資料收集 20
二、網路流量與區域性資料分析 20
(一)、地理區域的敘述性統計 20
(二)、網路區域的敘述性統計 22
第二節 實驗設計 23
一、模型設定 23
二、實驗環境 24
第三節 實驗結果 27
一、是否具有區域性的關聯的比較 27
(一)、單一地點 27
(二)、地理區域 29
(三)、網路區域 32
第四節 管理意涵 36
第五章 結論與建議 38
第一節 總結 38
第二節 研究限制 38
第三節 未來展望 39
參考文獻 40
附錄一 43
附錄二 60
附錄三 77
宋典曄(2020)。一個使用二階段深度學習架構之網路流量異常偵測機制。國立中興大學資訊科學與工程學系碩士論文。
劉宗誠(2016)。基於 OpenFlow 交換器之流量變異偵測系統的設計與實現。中原大學通訊工程碩士論文。
鄭仲翔(2019)。於 OVS 平台實現基於速寫演算法之網路流量觀測系統之應用分析與探討。中原大學電機工程學系碩士論文。
李偉強(2015)。基於改良式魚群演算法之特徵選取應用於不同溝通機制殭屍網路的偵測。中興大學資訊管理學系碩士論文。
陳奕翔(2020)。使用隨機森林與卷積神經網路之工業控制系統網路攻擊分類方法。國立中興大學資訊科學與工程學系碩士學位論文
高子棋(2020)。一個偵測 HTTP 服務新型態異常的新穎方法。國立中興大學資訊科學與工程學系碩士學位論文。
李明翰(2019)。基於DBSCAN之工業控制系統異常偵測。國立中興大學資訊科學與工程學系碩士學位論文。
張君壁(2019)。使用K-Means與卷積自動編碼器的工業控制系統異常偵測方法。國立中興大學資訊科學與工程學系碩士學位論文
黃彥齊(2018)。類神經網路應用於空氣品質預測與異常偵測之研究。國立交通大學環境工程研究所碩士論文。
陳凱威(2018)。資料視覺化應用於網路入侵偵測系統之異常偵測。國立台灣大學電機資訊學院電信工程學研究所碩士論文。
黃國泰(2016)。基於群集演算法之 P2P 流量分類研究。逢甲大學資訊工程學系碩士論文。
陳聰敏(2017)。以軟體定義網路實作 HTTP 即時串流之研究與實現。淡江大學資訊管理學系碩士論文。
黃偉勛(2018)。針對行動雲端遊戲的行動邊際運算適應性卸載。中興大學資訊科學與工程學系碩士論文。
陳奎融(2018)。自適性網路的 QoS 路由機制。淡江大學電機工程學系機器人工程碩士班碩士論文。
黃彥智(2018)。基於 SDN / NFV 保證 QOS 的負載平衡機制。淡江大學電機工程學系碩士班(積體電路與計算機系統組) 碩士論文。
陳乃驥(2018)。異質雲端資料中心之排隊模型。國立中興大學應用數學系碩士在職專班碩士學位論文。
顏百均(2018)。工廠無線物聯網之動態網路規劃及管理。國立臺灣大學電機資訊學院電信工程學研究所碩士論文。
呂亮宜(2018)。物聯網系統之高目標感測器選擇之研究。國立交通大學工業工程與管理學系碩士論文。
詹博為(2018)。LTE-Advanced網路中具QoS感知之D2D模式選擇。國立政治大學資訊科學系碩士學位論文。
陳仲威(2020)。應用於人體通訊之低功耗接收器設計。淡江大學電機工程學系碩士班(積體電路與計算機系統組)碩士論文。
黃紫惟(2019)。運用三種分類法標示資料集之研究。逢甲大學資訊工程學系碩士論文。
蘇上全(2015)。在軟體定義網路環境下偵測點對點殭屍網路。交通大學網路工程研究所碩士論文。
林志軒(2020)。機器學習在建築初步設計之應用。淡江大學建築學系碩士班論文
李沛綺(2020)。以機器學習模型發展及驗證短版中風衝擊量表。國立台灣大學職能治療學系碩士論文。
陳建勳(2020)。以社交媒體行銷相關因素預測醫院形象:機器學習分析法。義守大學醫務管理學系碩士在職專班。
郭哲瑋(2020)。P2P借貸之違約率預測:應用機器學習。國立臺灣大學社會科學院經濟學系碩士論文。
李政杰(2020)。以機器學習式的連結預測方法預測智慧醫療產業的技術融合趨勢。國立中興大學科技管理研究所碩士學位論文。
蔡承軒(2020)。利用機器學習進行惡意流量檢測的特徵選擇。國立中興大學資訊科學與工程學系碩士學位論文。
李沛蓁(2020)。應用機器學習修正雷達回波估計降雨量於山崩早期預警之研究。國立成功大學資源工程學系碩士論文。
許羣基(2020)。發展液晶數字儀表之智慧化自動判讀系統。中原大學機械工程學系碩士學位論文。
電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20270913)
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