Classificação de Tráfego para Gerenciamento de Largura de Banda em Redes Definidas por Software

• Nilton J. Mocelin Jr. Universidade do Estado de Santa Catarina
• Rafael S. Parpinelli Universidade do Estado de Santa Catarina
• Adriano Fiorese Universidade do Estado de Santa Catarina https://orcid.org/0000-0003-1140-0002

DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234559

Resumo

As aplicações têm requisitos diferentes em termos de largura de banda e atraso para entregar a qualidade de serviço esperada. Por esse e outros motivos, surgiram novos paradigmas como as redes definidas por software, que permitem o desenvolvimento de novas aplicações para programação dinâmica de dispositivos de roteamento na rede por meio de um dispositivo denominado controlador. Neste trabalho, são testados cinco modelos de machine learning para classificação do tráfego de rede, que quando implementados no controlador possibilitem descobrir os tipos de aplicações e seus requisitos de qualidade de serviço. Os resultados obtidos demonstram que o modelo Random Forest tem um excelente desempenho na classificação do tráfego de rede usando poucos pacotes e alcança margens de precisão muito altas. Por outro lado, notou-se que os modelos de aprendizado de máquina baseados em streaming de dados são muito sensíveis ao banco de dados e à quantidade de pacotes utilizados na classificação.

Palavras-chave: Qualidade de Serviço, Redes Definidas por Software, Classificação de Tráfego, Machine Learning

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