GPON PLOAMd Message Analysis Using Supervised Neural Networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F20%3APU137814" target="_blank" >RIV/00216305:26220/20:PU137814 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.mdpi.com/2076-3417/10/22/8139/htm" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2076-3417/10/22/8139/htm</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3390/app10228139" target="_blank" >10.3390/app10228139</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

GPON PLOAMd Message Analysis Using Supervised Neural Networks

Popis výsledku v původním jazyce

This paper discusses the possibility of analyzing the orchestration protocol used in gigabit-capable passive optical networks (GPONs). Considering the fact that a GPON is defined by the International Telecommunication Union Telecommunication sector (ITU-T) as a set of recommendations, implementation across device vendors might exhibit few differences, which complicates analysis of such protocols. Therefore, machine learning techniques are used (e.g., neural networks) to evaluate differences in GPONs among various device vendors. As a result, this paper compares three neural network models based on different types of recurrent cells and discusses their suitability for such analysis.

Název v anglickém jazyce

GPON PLOAMd Message Analysis Using Supervised Neural Networks

Popis výsledku anglicky

This paper discusses the possibility of analyzing the orchestration protocol used in gigabit-capable passive optical networks (GPONs). Considering the fact that a GPON is defined by the International Telecommunication Union Telecommunication sector (ITU-T) as a set of recommendations, implementation across device vendors might exhibit few differences, which complicates analysis of such protocols. Therefore, machine learning techniques are used (e.g., neural networks) to evaluate differences in GPONs among various device vendors. As a result, this paper compares three neural network models based on different types of recurrent cells and discusses their suitability for such analysis.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

20203 - Telecommunications

Projekt

<a href="/cs/project/VI20192022135" target="_blank" >VI20192022135: Hloubková hardwarová detekce síťového provozu pasivních optických sítí nové generace v kritických infrastrukturách</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Applied Sciences - Basel

ISSN

2076-3417

e-ISSN

—

Svazek periodika

10

Číslo periodika v rámci svazku

22

Stát vydavatele periodika

CH - Švýcarská konfederace

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

1-12

Kód UT WoS článku

000594226700001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85096224948