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機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)中的5個(gè)重要應(yīng)用

星星科技指導(dǎo)員 ? 來(lái)源:VOLANSYS ? 作者:Kandarp Rastey ? 2022-12-05 17:19 ? 次閱讀
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快速增長(zhǎng)的互聯(lián)網(wǎng)連接需求給改善網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、性能和其他關(guān)鍵參數(shù)帶來(lái)了壓力。網(wǎng)絡(luò)管理員必須遇到運(yùn)行多個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序都有自己的一組功能和性能參數(shù),這些功能和性能參數(shù)可能會(huì)動(dòng)態(tài)變化。由于網(wǎng)絡(luò)的多樣性和復(fù)雜性,為此類(lèi)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景構(gòu)建的傳統(tǒng)算法或硬編碼技術(shù)是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)被證明在幾乎所有行業(yè)中都是有益的,因此在網(wǎng)絡(luò)行業(yè)中也是如此。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助解決棘手的舊網(wǎng)絡(luò)障礙,并刺激新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序,使網(wǎng)絡(luò)非常方便。讓我們通過(guò)幾個(gè)用例詳細(xì)討論基本工作流,以更好地了解網(wǎng)絡(luò)域中的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

智能網(wǎng)絡(luò)流量管理

隨著對(duì)物聯(lián)網(wǎng)IoT) 解決方案的需求不斷增長(zhǎng),現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)會(huì)產(chǎn)生海量異構(gòu)流量數(shù)據(jù)。對(duì)于這樣的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),用于網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)(如 Ping 監(jiān)控、日志文件監(jiān)控甚至 SNMP)是不夠的。他們通常缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效處理。另一方面,由于設(shè)備移動(dòng)性和網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)性,來(lái)自網(wǎng)絡(luò)中其他來(lái)源(如蜂窩或移動(dòng)設(shè)備)的流量相對(duì)表現(xiàn)出更復(fù)雜的行為。

機(jī)器學(xué)習(xí)有助于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)以及大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的分析,以便在管理此類(lèi)網(wǎng)絡(luò)時(shí)識(shí)別復(fù)雜的模式。著眼于這些機(jī)會(huì),網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究人員將深度學(xué)習(xí)模型用于網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控和分析應(yīng)用,如流量分類(lèi)和預(yù)測(cè)、擁塞控制等。

1. 帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)

網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)數(shù)據(jù)提供有關(guān)網(wǎng)絡(luò)性能的基本指標(biāo)。這些信息通常很難解釋。考慮到網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)的大小和總數(shù)據(jù)具有巨大的價(jià)值。如果使用得當(dāng),可以大大提高性能。

帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)等新興技術(shù)可以幫助實(shí)時(shí)收集詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)數(shù)據(jù)。最重要的是,在此類(lèi)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助關(guān)聯(lián)延遲、路徑、交換機(jī)、路由器、事件等之間的現(xiàn)象。從使用傳統(tǒng)方法的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中很難指出這一點(diǎn)。

訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型以了解遙測(cè)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和模式。它最終獲得了根據(jù)從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的預(yù)測(cè)未來(lái)的能力。這有助于管理未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)中斷。

2. 資源分配和擁塞控制

每個(gè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)都有一個(gè)預(yù)定義的總吞吐量。它進(jìn)一步分為不同預(yù)定義帶寬的多個(gè)通道。在這種情況下,每個(gè)最終用戶(hù)的總帶寬使用量是靜態(tài)預(yù)定義的,網(wǎng)絡(luò)的某些部分總是會(huì)存在瓶頸,其中網(wǎng)絡(luò)被大量使用。

為了避免這種擁塞,可以訓(xùn)練有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)流量,并以網(wǎng)絡(luò)遇到最少瓶頸的方式推斷每個(gè)用戶(hù)的適當(dāng)帶寬限制量。

此類(lèi)模型可以從網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)信息中學(xué)習(xí),例如每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的總活動(dòng)用戶(hù)數(shù)、每個(gè)用戶(hù)的歷史網(wǎng)絡(luò)使用數(shù)據(jù)、基于時(shí)間的數(shù)據(jù)使用模式、用戶(hù)跨多個(gè)接入點(diǎn)的移動(dòng)等。

3. 流量分類(lèi)

在每個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,存在各種流量,如虛擬主機(jī)(HTTP),文件傳輸(FTP),安全瀏覽(HTTPS),HTTP實(shí)時(shí)視頻流(HLS),終端服務(wù)(SSH)等?,F(xiàn)在,在網(wǎng)絡(luò)帶寬使用方面,它們中的每一個(gè)都表現(xiàn)不同,通過(guò)FTP傳輸文件。它連續(xù)使用大量數(shù)據(jù)。

例如,如果正在流式傳輸視頻,則它使用塊中的數(shù)據(jù)和緩沖方法。這種不同類(lèi)型的流量在網(wǎng)絡(luò)中以無(wú)監(jiān)督的方式運(yùn)行時(shí),可以看到一些臨時(shí)阻塞。

為了避免這種情況,可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器來(lái)分析和分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)中的流量類(lèi)型。然后,這些模型可用于推斷網(wǎng)絡(luò)參數(shù),如分配的帶寬、數(shù)據(jù)上限等,這些參數(shù)可以通過(guò)改進(jìn)所服務(wù)請(qǐng)求的調(diào)度以及動(dòng)態(tài)更改分配的帶寬來(lái)幫助提高網(wǎng)絡(luò)性能。

網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)量的增加迫使組織不斷監(jiān)控和關(guān)聯(lián)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及其用戶(hù)的數(shù)百萬(wàn)個(gè)外部和內(nèi)部數(shù)據(jù)點(diǎn)。手動(dòng)管理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變得困難。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的用武之地。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的某些模式和異常,并預(yù)測(cè)海量數(shù)據(jù)集中的威脅。通過(guò)自動(dòng)化此類(lèi)分析,網(wǎng)絡(luò)管理員可以輕松檢測(cè)威脅并快速隔離情況,同時(shí)減少人力。

1. 網(wǎng)絡(luò)攻擊識(shí)別/預(yù)防

網(wǎng)絡(luò)行為是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中用于異常檢測(cè)的重要參數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)引擎實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù),以識(shí)別威脅、未知惡意軟件和違反策略的行為。

如果發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為在預(yù)定義的行為范圍內(nèi),則接受網(wǎng)絡(luò)事務(wù),否則系統(tǒng)會(huì)在系統(tǒng)中觸發(fā)警報(bào)。這可用于防止多種攻擊,如DoS,DDoS和Probe。

2. 網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)防護(hù)

誘騙某人點(diǎn)擊看似合法的惡意鏈接,然后試圖突破計(jì)算機(jī)的防御系統(tǒng)非常容易。機(jī)器學(xué)習(xí)有助于預(yù)測(cè)可疑網(wǎng)站,以幫助防止人們連接到惡意網(wǎng)站。

例如,文本分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以讀取和理解 URL,并首先識(shí)別這些欺騙性網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú) URL。這將為最終用戶(hù)創(chuàng)造更安全的瀏覽體驗(yàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)中的集成不僅限于上述用例。可以在使用ML進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域開(kāi)發(fā)解決方案,通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的角度闡明機(jī)會(huì)和研究來(lái)解決未解決的問(wèn)題。

審核編輯:郭婷

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