Analýza GPON rámců s využitím strojového učení
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Táto práca sa zameriava na analýzu vybraných častí GPON rámca pomocou algoritmov strojového učenia implementovaných pomocou knižnice TensorFlow. Vzhľadom na to, že GPON protokol je definovaný ako sada odporúčaní, implementácia naprieč spoločnosťami sa môže líšiť od navrhnutého protokolu. Preto analýza pomocou zásobníkového automatu nie je dostatočná. Hlavnou myšlienkou je vytvoriť systém modelov za použitia knižnice TensorFlow v Python3, ktoré sú schopné detekovať abnormality v komunikácií. Tieto modely používajú viaceré architektúry neuronových sietí (napr. LSTM, autoencoder) a zameriavajú sa na rôzne typy analýzy. Tento systém sa naučí na vzorovej vzorke dát a upozorní na nájdené odlišnosti v novozachytenej komunikácií. Výstupom systému odhad podobnosti aktuálnej komunikácie v porovnaní so vzorovou komunikáciou.
This thesis focuses on the analysis of selected part of GPON frame using machine learning algorithms implemented by using TensorFlow library. Considering that the GPON protocol is defined as a set of recommendations, implementation by various device vendors may be different to designed protocol. Therefore, an analysis by a push-down automaton is not sufficient. The main goal is to create a system of models using TensorFlow library in Python3 capable of abnormality detection in the communication. These models use various architectures of neural networks (e.g. LSTM, autoencoder) and focus on different types of analysis. This system learns from baseline traffic and notifies about irregularities found in the newly captured traffic. As a result, the system estimates the similarity level of current traffic compared to the baseline.
This thesis focuses on the analysis of selected part of GPON frame using machine learning algorithms implemented by using TensorFlow library. Considering that the GPON protocol is defined as a set of recommendations, implementation by various device vendors may be different to designed protocol. Therefore, an analysis by a push-down automaton is not sufficient. The main goal is to create a system of models using TensorFlow library in Python3 capable of abnormality detection in the communication. These models use various architectures of neural networks (e.g. LSTM, autoencoder) and focus on different types of analysis. This system learns from baseline traffic and notifies about irregularities found in the newly captured traffic. As a result, the system estimates the similarity level of current traffic compared to the baseline.
Description
Citation
TOMAŠOV, A. Analýza GPON rámců s využitím strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda)
doc. Ing. Ivo Lattenberg, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Ondřej Krajsa, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jaroslav Sklenář, CSc. (člen)
Ing. Pavel Nevlud (člen)
Ing. Matěj Ištvánek (člen)
Date of acceptance
2020-06-16
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázky oponenta:
Proč byla zvolena sekvence 30 zpráv pro autoenkodér? - Student dostatečně vysvětlil otázku.
Co může být příznakem přetrénování modelu, který byl použit? - Student dostatečně vysvětlil otázku.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení