Michele Maiullari
Analisi intelligente di traffico di rete = Smart analysis of network traffic.
Rel. Antonio Lioy, Daniele Canavese, Leonardo Regano. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2019
|
PDF (Tesi_di_laurea)
- Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (4MB) | Preview |
|
![[img]](https://webthesis.biblio.polito.it/secure/style/images/fileicons/application_zip.png)
|
Archive (ZIP) (Documenti_allegati)
- Altro
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (4MB) |
| Abstract: |
Lo scopo di questa tesi è cercare, avvalendosi di alcune tecniche supervisionate di Machine Learning, di creare modelli che, in base ad alcune statistiche TCP estratte dal traffico di rete, permettano di individuare il traffico malevolo cifrato ed in chiaro generato da alcune minacce per la sicurezza informatica. |
|---|---|
| Relatori: | Antonio Lioy, Daniele Canavese, Leonardo Regano |
| Anno accademico: | 2018/19 |
| Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
| Numero di pagine: | 112 |
| Soggetti: | |
| Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) |
| Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA |
| Aziende collaboratrici: | NON SPECIFICATO |
| URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/10957 |
 |
Modifica (riservato agli operatori) |
Licenza Creative Commons - Attribuzione 3.0 Italia