Clasificación del tráfico heterogéneo de Intenert con técnicas de aprendizaje automático
El 2 de junio de 2020, el capítulo técnico Industrial Electronics Society de la Rama Estudiantil IEEE UPS Cuenca en soporte de la Ing. Fannia Pacheco, PhD., desarrolló el webinar sobre implementación de métodos de clasificación de los diversos tipos de datos, que permiten hacer uso inteligente de la banda pasante y los recursos de nuestro sistema satelital.
La focalización de los temas socializados se describen a continuación:
Contenido
- Contexto del tema.
- Diseño (Flujo de actividad).
- Monitoreo.
- Sistemas de clasificación.
- Implementación y evaluación.
- Conclusiones.
- Referencias.
A medida que avanzaba la conferencia virtual, la PhD., ponía en evidencia la importancia de efectuar una correcta identificación y clasificación de los datos del usuario. Que se puede lograr mediante tres técnicas: Multifield Classification, Deep Packet Inspection (DPI), y Machine Learnig (ML). El uso de cada una, se limita por el tipo de datos a ordenar. El sistema, a más de asistir entradas heterogéneas, es decir, de carácter encriptado, no encriptado y tunelizados, las aplicaciones empleadas por el cliente están en constante evolución y por tal el flujo informático también. Sin embargo, con ciertas adaptaciones Machine Learnig puede ser implementado satisfactoriamente.
Como se visualiza en el diseño acoplado a la arquitectura Satelital, es fundamental la eficiente trata de datos.
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