Registro fonte: Abordagem comparativa entre técnicas de reconhecimento de padrões para classificação de pacotes de dados TCP/IP em uma rede de computadores ethernet

Abordagem comparativa entre técnicas de reconhecimento de padrões para classificação de pacotes de dados TCP/IP em uma rede de computadores ethernet

This work represents a comparative study on the use of techniques of pattern recognition and classification of computer networking protocols into data packets through artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM). We were approached aspects related to the architecture of neural...

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Autor principal:	Peres, Cassiano Ricardo de Oliveira
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Redes neurais (Computação) Rede de computador - Protocolos Banco de dados - Medidas de segurança Neural networks (Computer science) Computer network protocols Data base security CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/13374
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id	riut-1-13374
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spelling	riut-1-133742020-11-16T14:43:01Z Abordagem comparativa entre técnicas de reconhecimento de padrões para classificação de pacotes de dados TCP/IP em uma rede de computadores ethernet Comparative approach of pattern recognition techniques to data packet classification TCP / IP on a ethernet computer network Peres, Cassiano Ricardo de Oliveira Menezes, Paulo Lopes de Paula Filho, Pedro Luiz de Menezes, Paulo Lopes de Paula Filho, Pedro Luiz de Michel, Neylor Lamb, Juliano Rodrigo Redes neurais (Computação) Rede de computador - Protocolos Banco de dados - Medidas de segurança Neural networks (Computer science) Computer network protocols Data base security CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO This work represents a comparative study on the use of techniques of pattern recognition and classification of computer networking protocols into data packets through artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM). We were approached aspects related to the architecture of neural networks, such as training algorithms, data samples, activation functions, concepts, and so on. Another point taken as the object of study of this work were the support vector machines, which is another pattern recognition technique whose characteristics such as machine learning algorithms, concepts, among others, were addressed. The study also developed explored the characteristics of the data packets analyzed, showing the structural differences between the packets on the basis of computer network protocols contained therein. Finally, it was developed some examples of artificial neural networks and SVMs, which were used for the pattern recognition. After testing, the performance of the two techniques were compared in order to present a conclusion as to which of these features more satisfactory performance in the case presented. Neste trabalho foi realizado um estudo comparativo sobre a utilização de técnicas de reconhecimento de padrões e classificação de protocolos de redes de computadores em pacotes de dados através de redes neurais artificiais (RNA) e support vector machines (SVM). Foram abordados aspectos relacionados à arquitetura das redes neurais, como algoritmos de treinamento, amostras de dados, funções de ativação, conceitos, entre outros aspectos. Outro ponto tido como objeto de estudo deste trabalho foram as support vector machines, ou máquina de suporte a vetores, sendo esta outra técnica de reconhecimento de padrões cujas características tais como, algorítmos de aprendizagem de máquina, conceitos, entre outras, foram abordadas. O estudo desenvolvido também explorou as características dos pacotes de dados analisados, apresentando as diferenças estruturais entre os pacotes, com base nos protocolos de redes de computadores contidos nos mesmos. Por fim, foram desenvolvidas alguns exemplos de redes neurais artificiais e SVMs, as quais foram utilizadas para o reconhecimento de padrões. Após a realização de testes, o desempenho das duas técnicas foram comparados com o objetivo de apresentar uma conclusão sobre qual das duas técnicas apresenta desempenho mais satisfatório no caso apresentado. 2020-11-16T14:43:01Z 2020-11-16T14:43:01Z 2015-06-11 bachelorThesis PERES, Cassiano Ricardo de Oliveira. Abordagem comparativa entre técnicas de reconhecimento de padrões para classificação de pacotes de dados TCP/IP em uma rede de computadores ethernet. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em análise e desenvolvimento de sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2015. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/13374 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Medianeira Brasil Análise e Desenvolvimento de Sistemas UTFPR
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description	This work represents a comparative study on the use of techniques of pattern recognition and classification of computer networking protocols into data packets through artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM). We were approached aspects related to the architecture of neural networks, such as training algorithms, data samples, activation functions, concepts, and so on. Another point taken as the object of study of this work were the support vector machines, which is another pattern recognition technique whose characteristics such as machine learning algorithms, concepts, among others, were addressed. The study also developed explored the characteristics of the data packets analyzed, showing the structural differences between the packets on the basis of computer network protocols contained therein. Finally, it was developed some examples of artificial neural networks and SVMs, which were used for the pattern recognition. After testing, the performance of the two techniques were compared in order to present a conclusion as to which of these features more satisfactory performance in the case presented.
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Abordagem comparativa entre técnicas de reconhecimento de padrões para classificação de pacotes de dados TCP/IP em uma rede de computadores ethernet

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