Original title: Analýza GPON rámců s využitím strojového učení
Translated title: Analysis of GPON frames using machine learning
Authors: Tomašov, Adrián ; Horváth, Tomáš (referee) ; Holík, Martin (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2020
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: Autoenkodér; GPON; LSTM; neuronová sieť; pasívna optická sieť; Python3; strojové učenie; TensorFlow; Autoencoder; GPON; LSTM; machine learning; neural network; passive optical network; Python3; TensorFlow

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/189217

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-413085


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses