| LEADER |
03726nam a22003137a 4500 |
| 001 |
0068926 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 416266
|a Abu Samhadanh, Nosaiba Hamdan
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Computer Network Traffic Classification Using Machine Learning Technique
|
| 246 |
|
|
|a تصنيف حركة المرور فى شبكات الحاسوب باستخدام تقنية تعلم الآلة
|
| 260 |
|
|
|a الكرك
|c 2015
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 65
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة مؤتة
|f عمادة الدراسات العليا
|g الاردن
|o 2773
|
| 520 |
|
|
|a في السنوات الأخيرة ازدادت وتطورت استخدامات الإنترنت. وقد تطورت العديد من التطبيقات الحديثة لتسهيل عملية التواصل الاجتماعي. بحيث أصبحت عملية تصنيف حركة المرور تبدو كعلم في حد ذاته على شبكة الإنترنت في الوقت الحاضر. في هذه الأطروحة قمنا بإنشاء قاعدة بيانات جديدة وقيمناها من خلال أربعه من خوارزميات تعلم الآلة: (meta.Adaboost (j48), Random forest, J48) and MLP. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتقسيم عمليه التصنيف لحالتين: تطبيقات غير صوتيه عبر الأنترنت وتطبيقات صوتيه عبر الأنترنت. وتدعى الحالة الثانية بــ متعددة الفئات (Multiclasses) والتي تحتوي خمسة تطبيقات (classes) وهي: (PayPal, Gtalk, Yahoo Messenger, Skype and YouTube). اختيرت هذه التطبيقات من طبقة تسمى Transport Layer (TL)). تم إنشاء قاعدة البيانات المنشأة والتي تم جمعها من خلال عمليات مختلفة وهي: التقاط البيانات، استخراج الخصائص وتصنيف البيانات المستخرجة، استخدمنا أيضا أربع خصائص إحصائية. تحتوي قاعدة البيانات التي أنشأناها هنا على بيانات حقيقية من شبكة حية تم جمعها باستخدام اختبارات تجريبية من بيئة تجريبية ضمن بيئة الحرم الجامعي. لحالتي التصنيف (Non-VOIP and VOIP) و (Multiclasses) حقق المصنف (meta.Adaboost(j48)) أعلى مستوى دقة بين المصنفات الأخرى، ونتيجته تساوي 98.6605% و 98.3007 % على التوالي. بينما حقق المصنف J48 أقل وقت بين المصنفات الأخرى لبناء نموذج التدريب لكل من حالتي التصنيف. وأيضا المصنف MLP إستغرق أكبر وقت من بين المصنفات الأخرى لبناء نموذج التدريب لكلا حالتي التصنيف.
|
| 653 |
|
|
|a حركة المرور
|a الحاسب الآلى
|a شبكة الانترنت
|a التواصل الاجتماعى
|a الاستخدام التكنولوجى
|a التقنيات الحديثة
|
| 700 |
|
|
|9 414859
|a Al Kasassbeh, Mouhammd
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-008-015-2773-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 785470
|d 785470
|
