Решение задачи идентификации сетевого трафика позволит операторам и владельцам инфраструктур принимать решения о стратегии его обслуживания, а также прогнозировать его поведение в будущем, что поможет при проектировании виртуальных или физических сетей. Данная работа является частью большой задачи идентификации трафика. Здесь с помощью нейронных сетей решается задача классификации трех потоков событий (стационарный пуассоновский, рекуррентный, MMPP). В качестве инструментов классификации рассматриваются полносвязные и рекуррентные нейронные сети. Предсказательная способность оценивалась с помощью метрик accuracy и AUC ROC.
Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2023) : материалы XXII Международной конференции имени А. Ф. Терпугова, 4-9 декабря 2023 г.. Томск, 2023. Ч. 1. С. 95-100