Computer network traffic classification using machine learning technique
العناوين الأخرى
تصنيف حركة المرور في شبكات الحاسوب باستخدام تقنية تعلم الآلة
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
al-Kasasibah, Muhammad Sharari Zamil
أعضاء اللجنة
al-Abbadi, Muhammad Ali Husayn
al-Mahadin, Bassam
al-Qatawinah, Jafar Salih
الجامعة
جامعة مؤتة
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2015
الملخص الإنجليزي
In recent years, the uses of the Internet has increased and been extensively developed.
Many modern applications have evolved to facilitate the process of social communication.
Also the traffic classification process has appeared as a science in itself on the Internet nowadays.
In this thesis, we generate a new dataset and tested it through four Machine Learning (ML) algorithms: Adaptive Boosting (meta.Adaboost (j48)), Random Forest, J48 and MultiLayer Perceptron (MLP).
Additionally, we separated the classification process into two cases: Non- Voice Over Internet Protocol (Non-VOIP) and Voice Over Internet Protocol (VOIP) applications, the second one is called Multiclasses, which contains five applications (classes), namely: PayPal, YouTube, Google talk (Gtalk), Yahoo Messenger and Skype.
We choose these applications from the Transport Layer (TL).
The generated dataset was compiled by means of a different process that included: packet capturing, features extraction and classification processes, we using also four statistical features.
The dataset used here contains real data from a live network using an experimental testbed from experimental environment within a campus environment.
In the both cases: Non-VOIP and VOIP case and Multiclasses classification case, the meta.Adaboost (j48) classifier achieved the highest accuracy level among other classifiers, of 98.6605% and 98.3007% respectively.
The J48 classifier achieved the minimum time for building the training model in the two cases of classification.
Also, the MLP took the maximum time between other classifiers for build the training model in both cases.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
عدد الصفحات
64
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Literature review.
Chapter Three : Design and methodology.
Chapter Four : Experiments, discussion and recommendations.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu Samhadanh, Nasibah Hamdan. (2015). Computer network traffic classification using machine learning technique. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-729761
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu Samhadanh, Nasibah Hamdan. Computer network traffic classification using machine learning technique. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University. (2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-729761
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu Samhadanh, Nasibah Hamdan. (2015). Computer network traffic classification using machine learning technique. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-729761
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-729761
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر