پروپوزال شناسایی و تحلیل فیلترهای مسیریابی در پروتکل BGP با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

پروپوزال شناسایی و تحلیل فیلترهای مسیریابی در پروتکل BGP با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

پروپوزال شناسایی و تحلیل فیلترهای مسیریابی در پروتکل BGP با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به دنبال ارائه روشی نوین برای بهبود مدیریت و بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های بزرگ است. با توجه به پیچیدگی پروتکل BGP و اهمیت فیلترهای مسیریابی در کنترل ترافیک و سیاست‌های مسیریابی، این تحقیق می‌تواند به شناسایی الگوهای مؤثر و بهینه‌سازی عملکرد شبکه کمک کند.

توضیحات:

هدف:این تحقیق به دنبال طراحی یک مدل است. که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بتواند فیلترهای مسیریابی در پروتکل BGP را شناسایی و تحلیل کند. تا به بهبود امنیت و کارایی شبکه‌های اینترنتی کمک کند.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌های مربوط به فیلترهای مسیریابی و رفتار آنها در شبکه‌های مختلف.
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، جنگل تصادفی (Random Forest) و SVM برای شناسایی الگوهای خاص در فیلترهای مسیریابی.
ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی و شبیه‌سازی سناریوهای مختلف.

کاربردها: این مدل می‌تواند به مدیران شبکه کمک کند تا فیلترهای ناکارآمد یا آسیب‌پذیر را شناسایی کنند و به بهبود سیاست‌های مسیریابی در پروتکل BGP بپردازند.

نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند دقت شناسایی فیلترهای مسیریابی را افزایش دهد و به کاهش مشکلات امنیتی مرتبط با BGP کمک کند.
این موضوع نه تنها بر روی تحلیل فیلترهای مسیریابی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه امنیت شبکه‌های اینترنتی نیز می‌پردازد.