Autor(es):
Couto, Luís André Silva e 
Data: 2008
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10773/1962
Origem: RIA - Repositório Institucional da Universidade de Aveiro
Assunto(s): Engenharia electrónica; Redes de comunicação de dados; Redes neuronais; Tráfego de redes
Descrição
O trabalho que se apresenta pretende dar uma nova visão sobre as aplicações
de Internet, mais especificamente aplicações de troca de ficheiros entre
usuários (aplicações Peer-to-Peer). Devido a grande popularidade que este
tipo de aplicações tem tido nos últimos anos, tornando-se uma enorme fatia do
tráfego gerado na Internet, torna-se imprescindível a previsão e análise das
reais necessidades que cada utilizador tem. Ao mesmo tempo têm evoluido as
técnicas de camuflagem das aplicações Peer-to-Peer, desde mudando as
portas de comunicação default, usar tráfego cifrado ou mesmo mudar as
assinaturas das aplicações. Esta dissertação mostra uma nova perspectiva
baseada em Redes Neuronais, possibilitando a identificação e análise do
tráfego gerado por estas aplicações com taxas de sucesso muito grandes,
apoiando-se apenas nos perfis de transmissão e recepção de dados que cada
uma apresenta. Os resultados obtidos mostram que esta solução é válida,
sendo capaz de apresentar taxas de sucesso muito elevadas, contornando os
problemas das actuais técnicas de identificação de tráfego.
ABSTRACT: The following work has the purpose to give a new vision about Internet
applications, more specifically file-sharing applications between users (Peer-to-
Peer). Due to a great popularity that these types of applications have gained in
the past times, becoming an enormous fraction of generated traffic in the
Internet, it’s essential to predict and analyze the real needs of each user. At the
same time, camouflage techniques of Peer-to-Peer applications have evolved,
changing default ports of communication, use of encrypted traffic or even
changing signatures of applications. This dissertation shows a new approach
based in Neural Networks, having the possibility the identification and analysis
of the generated traffic by these applications with high success rates,
supported only in traffic flows profiles. The results obtained show that this is a
valid solution, which can be able to present elevated success rates, bypassing
the actual techniques of traffic identification problems. Mestrado em Engenharia Electrónica e Telecomunicações
Tipo de Documento
Dissertação de Mestrado
Idioma
Português
Orientador(es)
Nogueira, António Manuel Duarte; Salvador, Paulo
