Redes de Aprendizado Profundo para Classificação e Controle de Congestionamento em Redes TCP/IP - Marcondes, Cesar Augusto C.; Siva, Marcelo R. da (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
O avanço e a ubiquidade das redes digitais têm transformado fundamentalmente inúmeras esferas da atividade humana. No cerne desse fenômeno, encontra-se o modelo de protocolo de controle de transmissão (TCP), cuja influência é particularmente notável no crescimento exponencial da Internet, devido à sua capacidade de transmitir de maneira flexível para qualquer dispositivo, por meio do seu avançado Controle de Congestionamento (CC). Buscando um mecanismo de CC ainda mais eficiente, este trabalho propõe a construção de redes neurais de aprendizado profundo (MLP, LSTM e CNN) para classificação do nível de congestionamento. Os resultados atestam modelos capazes de distinguir, com mais de 90% de acerto, entre momentos de alto e baixo grau de congestionamento, e, com isso, realizar a diferenciação de perdas por congestionamento versus aleatórias, podendo elevar a vazão em até cinco vezes em ambientes de perdas aleatórias, quando combinado com algoritmos de CC.