АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД МОДЕЛЕЙ І СИСТЕМ КЛАСИФІКАЦІЇ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ

Анотація

У цій статті представлено всеосяжний аналітичний огляд моделей та систем класифікації мережевого трафіку, які є важливими для управління складністю сучасних мережевих середовищ. Дослідження охоплює традиційні та сучасні методи, включаючи статистичні підходи, машинне навчання та глибинне навчання, висвітлюючи їхні сильні сторони та обмеження. Також розглядаються як комерційні, так і відкриті системи з відкритим кодом, надаючи уявлення про їх практичне застосування та ефективність. Швидка еволюція мережевих технологій значно покращила глобальний обмін даними та підключення, але також спричинила нові виклики в управлінні та забезпеченні безпеки складних мережевих середовищ. З розширенням мереж та збільшенням їхньої гетерогенності здатність ефективно класифікувати та керувати мережевим трафіком стає критично важливою для оптимізації продуктивності мережі, забезпечення безпеки та підтримки безперервності роботи. Класифікація мережевого трафіку є необхідною функцією, яка дозволяє адміністраторам мереж застосовувати відповідні політики, виявляти аномалії та запобігати шкідливим діям. Традиційні методи класифікації, такі як детекція на основі аналізу вмісту пакету та класифікація за портами, стають все менш надійними через зростання зашифрованого трафіку та розвиток мережевих протоколів, які приховують важливі деталі трафіку. Тому необхідно досліджувати сучасні підходи, такі як машинне навчання, глибинне навчання та трансферне навчання. Ці методи здатні обробляти великі обсяги даних і адаптуватися до нових типів трафіку, покращуючи точність і ефективність. У цій статті представлено всеосяжний огляд існуючих моделей і систем для класифікації мережевого трафіку, включаючи як комерційні, так і рішення з відкритим кодом. Дослідження охоплює низку технік від традиційних статистичних методів до передових методів на основі машинного навчання та штучного інтелекту (ШІ). Особлива увага приділяється ключовим показникам ефективності (KPI), таким як затримка, втрата пакетів, джиттер, пропускна здатність і використання ширини смуги, які є життєво важливими для ефективного моніторингу та оптимізації мережі. З огляду на зростання кількості шифрування та еволюцію кіберзагроз, у статті наголошується на важливості адаптивних систем, аналізу в реальному часі та інтеграції технологій ШІ та машинного навчання. Огляд завершується визначенням майбутніх напрямів досліджень і нових тенденцій, що мають вирішальне значення для розробки наступного покоління систем класифікації трафіку.