Automatisiertes Netzwerk Management – eine echte Herausforderung
Würth Phoenix – Research News
Seit ein paar Tagen versuchen Wissenschaftler rund um den Globus automatisiertes Netzwerk Management auf einen neuen Level zu bringen. Würth-Phoenix S.r.l. hat kürzlich ein Dataset veröffentlicht und organisiert derzeit zusammen mit dem H2020 EU 5G-Cognet Projekt und der Universität Trient einen der diesjährigen ECML-PKDD Discovery Challenges.
Bei dem Challenge handelt es sich um einen Single-Label Multi-Class Klassifizierungs Task von Netzwerkaktivität, wie sie ein kleineres Firmennetzwerk an einem durchschnittlichen Arbeitstag produzieren könnte. Es soll klassifiziert werden, welche Anwendung den jeweiligen Request gesendet hat, ohne dass einem dafür direkte Informationen zur Verfügung stehen, sondern nur generelle Metriken. Der Challenge ist eine der ersten öffentlich zugänglichen Initiativen bei der das Potential von Machine Learning Methoden für die Verbesserung von automatisierter Netzwerk Analyse untersucht wird. Es ist unser Ziel ML generell für Netzwerk Daten noch intensiver zu verwenden und zu vergleichen wie Challengeteilnehmer ein schnell lernendes System aufbauen, dass eine gute Performance liefert. Außerdem hoffen wir dazu beizutragen, dass es in Zukunft einfacher wird verschiedene Algorithmen zu vergleichen, indem wir unser Dataset als Referenz zur Verfügung stellen, damit auch noch kompliziertere Analysen möglich werden.
Viele internationale Teams haben bereits ihr Interesse gezeigt und strengen sich momentan an, um die performanteste Lösung zu präsentieren und damit den Challenge zu gewinnen.
Eine ausführlichere Beschreibung und die Downloadmöglichkeit des Datasets finden sie hier
Susanne Greiner
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