Workshop on using Machine Learning in Network Traffic Classification and how to avoid common pitfals

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F24%3A00379095" target="_blank" >RIV/68407700:21240/24:00379095 - isvavai.cz</a>

Result on the web

<a href="https://www.linkedin.com/posts/centrum-pro-kybernetickou-bezpe%C4%8Dnost-netacad_cybersecurity-education-afjvut-activity-7221779048648073216-z7BV?utm_source=share&utm_medium=member_desktop" target="_blank" >https://www.linkedin.com/posts/centrum-pro-kybernetickou-bezpe%C4%8Dnost-netacad_cybersecurity-education-afjvut-activity-7221779048648073216-z7BV?utm_source=share&utm_medium=member_desktop</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Workshop o použití strojového učení v klasifikaci síťového provozu a o tom, jak se vyhnout běžným nástrahám

Original language description

Tento workshop nabízí výzkumníkům praktické zkušenosti s aplikací strojového učení na analýzu síťového provozu se zaměřením na klasifikaci služeb pomocí veřejně dostupné datové sady zachycené z reálné sítě za jeden rok, která obsahuje více než 200 služeb. Účastníci prozkoumají praktické metody pro řešení problémů, jako je posun dat způsobený vyvíjejícími se podmínkami sítě, získají přehled o běžných úskalích a strategiích pro zvýšení robustnosti modelu. Tato sekce, která kombinuje teoretické znalosti s aplikacemi v reálném světě, vybaví účastníky nástroji pro efektivní pokrok ve výzkumu v síťové analýze a ukáže jim otevřené výzvy v této oblasti.

Czech name

Workshop o použití strojového učení v klasifikaci síťového provozu a o tom, jak se vyhnout běžným nástrahám

Czech description

Tento workshop nabízí výzkumníkům praktické zkušenosti s aplikací strojového učení na analýzu síťového provozu se zaměřením na klasifikaci služeb pomocí veřejně dostupné datové sady zachycené z reálné sítě za jeden rok, která obsahuje více než 200 služeb. Účastníci prozkoumají praktické metody pro řešení problémů, jako je posun dat způsobený vyvíjejícími se podmínkami sítě, získají přehled o běžných úskalích a strategiích pro zvýšení robustnosti modelu. Tato sekce, která kombinuje teoretické znalosti s aplikacemi v reálném světě, vybaví účastníky nástroji pro efektivní pokrok ve výzkumu v síťové analýze a ukáže jim otevřené výzvy v této oblasti.

Type

O - Miscellaneous

CEP classification

—

OECD FORD branch

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Project

—

Continuities

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Publication year

2024

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů