Ağ Trafiğinin Akış Tabanlı Sınıflandırılmasında Akış Sürelerinin Makine Öğrenimi Algoritmalarına Etkisi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorBozkır, Ramazan
dc.contributor.authorCicioğlu, Murtaza
dc.contributor.authorToğay, Cengiz
dc.contributor.authorÇalhan, Ali
dc.date.accessioned2025-03-24T19:48:17Z
dc.date.available2025-03-24T19:48:17Z
dc.date.issued2022
dc.departmentDüzce Üniversitesi
dc.description.abstractGünümüzde ağ trafiği verilerinin kontrol altında olması önemli bir gerekliliktir. Ağ operasyonlarının başarısı, belirlenen hedeflere yönelik ağ trafiği sınıflandırılmasının doğru ve performanslı bir şe kilde gerçekleştirilmesine bağlıdır. Ağ trafiği sınıflandırılmasında sıklıkla istatiksel bir yaklaşım olan akış tabanlı yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, farklı akış sürelerinde oluşan ağ akışlarının makine öğrenimi algoritmaları üzerindeki etkileri incelemiştir. AdaBoost, DecisionTree ve RandomForest makine öğrenmesi algoritmalarının ağ trafiği sınıflandırılmasında akış tabanlı yöntem ile farklı akış sürelerinde sınıflandırma performansları analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre makine öğrenmesi algoritmalarının ağ akışı süresinden önemli ölçüde etkilendikleri tespit edilmiştir.
dc.description.abstractToday, it is an important requirement to have network traffic data under control. The success of network operations depends on the accurate and performance classification of network traffic for the determined targets. Flow-based methods, which are a statistical approach, are often used in network traffic classification. In this study, the effects of network flows occurring at different flow times on machine learning algorithms are examined. The classification performances of AdaBoost, DecisionTree and RandomForest machine learning algorithms at different flow times have been analyzed with the flow-based method in network traffic classification. According to the results obtained, it has been determined that machine learning algorithms are significantly affected by the network flow time.
dc.identifier.doi10.31590/ejosat.1112866
dc.identifier.endpage283
dc.identifier.issn2148-2683
dc.identifier.issue36
dc.identifier.startpage276
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31590/ejosat.1112866
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/18860
dc.language.isotr
dc.publisherOsman SAĞDIÇ
dc.relation.ispartofAvrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250324
dc.subjectAğ trafiği sınıflandırılması|Akış tabanlı yöntem|Makine öğrenmesi.|Network traffic classification|Flow-based method|Machine learning
dc.titleAğ Trafiğinin Akış Tabanlı Sınıflandırılmasında Akış Sürelerinin Makine Öğrenimi Algoritmalarına Etkisi
dc.title.alternativeThe Effect of Flow Times on Machine Learning Algorithms in Flow-Based Classification of Network Traffic
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınlar Koleksiyonu