Název: Analýza GPON rámců s využitím strojového učení
Překlad názvu: Analysis of GPON frames using machine learning
Autoři: Tomašov, Adrián ; Horváth, Tomáš (oponent) ; Holík, Martin (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
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.
Klíčová slova: Autoencoder; GPON; LSTM; machine learning; neural network; passive optical network; Python3; TensorFlow; Autoenkodér; GPON; LSTM; neuronová sieť; pasívna optická sieť; Python3; strojové učenie; TensorFlow

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/189217

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-413085


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce