پروپوزال توسعه یک روش ترکیبی برای شناسایی و طبقه‌بندی ترافیک شبکه با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق

پروپوزال توسعه یک روش ترکیبی برای شناسایی و طبقه‌بندی ترافیک شبکه با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق

پروپوزال توسعه یک روش ترکیبی برای شناسایی و طبقه‌بندی ترافیک شبکه با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به بررسی و طراحی یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به طور مؤثر ترافیک شبکه را شناسایی و طبقه‌بندی کند. با توجه به پیچیدگی و تنوع ترافیک در شبکه‌های امروزی، این تحقیق می‌تواند به بهبود امنیت و مدیریت شبکه کمک کند.

توضیحات:

– هدف: این تحقیق به دنبال طراحی یک روش ترکیبی است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی و تکنیک‌های یادگیری عمیق، بتواند ترافیک شبکه را به طور دقیق شناسایی و طبقه‌بندی کند.

– روش‌شناسی:
– جمع‌آوری داده‌های ترافیکی از شبکه‌های مختلف و استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده و بدون برچسب برای آموزش مدل.
– پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی برای بهره‌برداری از داده‌های بدون برچسب و بهبود دقت طبقه‌بندی.
– ترکیب این رویکرد با الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای استخراج ویژگی‌های پیچیده و شناسایی الگوهای ترافیکی.

– کاربردها: این مدل می‌تواند در مدیریت شبکه، شناسایی حملات سایبری و بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های کامپیوتری مورد استفاده قرار گیرد.

– نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند دقت شناسایی و طبقه‌بندی ترافیک را افزایش دهد. نرخ مثبت کاذب را کاهش دهد، همچنین می‌تواند به شناسایی رفتارهای غیرعادی در ترافیک شبکه کمک کند.

این موضوع نه تنها بر روی بهبود فرآیند طبقه‌بندی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه یادگیری ماشین و مدیریت ترافیک شبکه نیز می‌پردازد.