Zadání studentských prací

zpět na web KM

Zadání bakalářské práce

Základní údaje

Posluchač:
Program / Obor:

Název (CZ):	Řízená klasifikace síťového provozu
Název (EN):	Supervised classification of network traffic

Pokyny pro vypracování

1.	Seznamte se s problematikou klasifikace typů síťového provozu se zvláštním důrazem na otázku rozpoznání aplikačního protokolu a charakteru přenášené informace. Studujte možnosti reprezentace přenášené informace a jejího matematického popisu. Seznamte se se stávajícími matematickými definicemi používanými v klasifikaci síťového provozu.
2.	Studujte metody strojového učení s učitelem a seznamte se se základními koncepty nutnými ke zvládnutí úlohy klasifikace síťového provozu. Soustřeďte pozornost na matematické definice a odvození jednotlivých konceptů. Studujte porovnání jednotlivých modelů používaných v učení s učitelem.
3.	Ve spolupráci s vedoucím práce identifikujte konkrétní případy typů provozu vhodné k automatické klasifikaci. Kritériem vhodnosti je bezpečnostní relevance a dostatečné rozšíření daného typu provozu nezbytné k definici trénovací a testovací množiny. Prodiskutujte vybraný klasifikační model vhodný pro klasifikaci daného typu provozu s vedoucím práce.
4.	Implementujte algoritmus pro trénování a testování automatického klasifikátoru. Natrénujte model klasifikátoru pomocí definované trénovací množiny. Použijte vybraný model tak, aby odpovídal matematickým předpokladům jeho použití, jak jste nastudoval v bodu 1 a 2.
5.	Ověřte účinnost klasifikátoru na definované testovací množině. Vyhodnoťte výsledky klasifikačního modelu a změřte jeho parametry. Seznamte se s výsledky podobného modelu aplikovaného na jiný problém. Studujte rozdíly ve změřených parametrech.
6.
7.
8.

Doporučená literatura

Vyžadovaný formát referencí

Dodržujte následující formátování seznamu použité literatury. Pokud formát nedodržíte, bude Vám zadání vráceno k přepracování.

článek v časopise: Autor/ři, Název_článku. Název_časopisu ročník, rok, stránky.
příklad: K. G. Hare, Tiles in quasicrystals with quartic irrationality. Mathematics of Computation 75, 2009, 405–420.
kniha: Autor/ři, Název_knihy. Vydavatel, rok.
příklad: N. L. Johnson, S. Kotz, N. Balakrishnan, Continuous univariate distributions. John Wiley & Sons, New York, 1994.
příspěvek ve sborníku: Autor/ři, Název_příspěvku. In ‘Název_sborníku’, Vydavatel, rok, stránky.
příklad P. Mueller, P. Wonka, S. Haegler, et al., Procedural modeling of buildings. In ‘ACM SIGGRAPH 2006 Papers’, ACM New York, 2006, 614–623.

1.	Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, 2001.
2.	Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, NY, Springer, 2006.
3.	Andrew Ng, Coursera course - Machine Learning, Stanford University, 2014, https://www.coursera.org/course/ml
4.
5.
6.

Školitel a konzultant

Školitel:
	(Celé jméno a příjmení s tituly)
Pracoviště:	Cisco Systems Charles Square Center Karlovo náměstí 10 12000 Praha 2
	(Název instituce a adresa)
Email:
Telefon:

Konzultant:
	(Celé jméno a příjmení s tituly)
Pracoviště:
	(Název instituce a adresa)

Data

Datum zadání:
Datum odevzdání:

Stav zadání

Schváleno KM

Historie

2014-10-15 11:41:05

– zahájení procesu zadání

2014-10-15 11:41:51

– zasláno školiteli

2014-10-15 11:43:14

– upraveno školitelem

2014-10-15 11:43:48

– zasláno na KM

2014-10-16 15:22:06

– vráceno k opravě

2014-10-17 17:12:45

– zasláno na KM

2014-10-20 00:28:43

– vráceno k opravě

2014-10-20 12:02:40

– zasláno na KM

2014-10-20 13:33:11

– vráceno k opravě

2014-10-20 17:28:32

– zasláno na KM

2014-10-20 20:38:41

– vráceno k opravě

2014-10-21 15:48:19

– zasláno na KM

2014-10-22 14:37:15

– žádost o autorizaci

2014-10-22 15:54:20

– autorizováno školitelem

2014-11-06 11:28:56

– schváleno KM