Descobrindo perfis de tráfego de usuários: uma abordagem não supervisionada - Streit, Ananda G.; Leão, Rosa M. M.; de Souza e Silva, Edmundo; Menasché, Daniel S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2019: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2019.7358, 2019)
As redes domésticas estão cada vez mais complexas. Portanto, é essencial a elaboração de estratégias inovadoras para caracterizar essa nova demanda. Neste trabalho usamos técnicas não supervisionadas de aprendizado de máquina com o objetivo de entender o perfil de tráfego dos usuários. Em parceria com um ISP, coletamos o tráfego de download e upload de mais de 2.000 roteadores domésticos. Usamos uma técnica de decomposição de tensores (PARAFAC) para extrair fatores relevantes de uso da rede e um algoritmo de clusterização para agrupar usuários com padrões de tráfego diário similares. Para caracterizar o comportamento dos usuários em períodos maiores que um dia, usamos a informação dos clusters e um modelo de Markov oculto.