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Analisi del traffico di reti industriali tramite algoritmi di classificazione
Parole chiave ALGORITMI DI CLASSIFICAZIONE, RETI INDUSTRIALI, WI-FI, WIRELESS
Riferimenti STEFANO SCANZIO
Riferimenti esterni Gianluca Cena, Claudio Zunino
Gruppi di ricerca IEIIT/CNR COMPUTER ENGINEERING AND NETWORKS GROUP
Tipo tesi DI RICERCA
Descrizione La tesi prevede la creazione di un framework per l’analisi automatica del traffico di reti di tipo industriale. Il traffico di questo tipo di reti e’ infatti caratterizzato da pacchetti molto piccoli spediti ciclicamente. Queste due caratteristiche rendono il traffico delle reti di tipo industriale peculiare rispetto a quello tipico del mondo internet. Sfruttando queste caratteristiche si possono creare sistemi di classificazione del traffico (basati su modelli probabilistici) diversi rispetto a quelli utilizzati dai classici sistemi di intrusion detection. Tali modelli possono avere la duplice funzione di individuare automaticamente malfunzionamenti in un sistema di produzione industriale (basato su anche 100000 sensori) e di individuare traffico anomalo. Questa tesi, aperta anche a piu’ testi, ha l’obiettivo in primo luogo di scrivere un insieme di programmi per l’estrazione dei parametri utili alla classificazione dal traffico di rete e di definire un insieme di dati su cui valutare le prestazioni degli algoritmi di classificazione proposti. In secondo luogo ha lo scopo di realizzazione algoritmi di classificazione (basati su, per esempio, Gaussian Mixture Models, Neural Networks, Support Vector Machines, ...) che permettono di riconoscere in modo automatico alcuni specifici malfunzionamenti o tentativi di introduzione.
Conoscenze richieste Programmazione in linguaggi di alto livello, preferibilmente python. Conoscenza base dei piu’ importanti protocolli di rete (Ethernet, IP, TCP, UDP,...).
Note La tesi sara' svolta presso l'istituto IEIIT del CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) che ha sede presso il Politecnico di Torino
Scadenza validita proposta 17/04/2015
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