Klasterisasi Karakter Konsumen Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-Means

Permasalahan yang sedang ada di toko saat ini adalah kesulitan untuk mengetahui produk yang saat ini banyak diminati atau paling banyak digunakan oleh konsumen agar dapat diketahui dari masing-masing variabel karakteristik konsumen lebih cenderung memilih produk yang disukai. Oleh karena itu, dalam penelitian pengelompokkan dengan metode K-Means untuk pemilihan produk merupakan salah satu cara untuk mengetahui pilihan pelanggan terhadap produk yang dikonsumsi. Karena metode K-Means mempunyai hasil pembagian yang lebih akurat. Penelitian ini melakukan proses data mining untuk membantu toko agar dapat mengetahui karakteristik konsumen terhadap kecenderungan pemilihan produk dengan melakukan penggalian data menggunakan salah satu metode data mining yaitu pengelompokkan data. Pada penelitian ini melakukan pengelompokkan dari data hasil penyebaran angket atau kusioner yang disebar di toko, kemudian data tersebut di kelompokkan menjadi 2 kelompok menggunakan salah satu algoritma klasterisasi yaitu K-Means. Data yang digunakan merupakan data yang dikumpulkan sebanyak 366 data tanggapan pelanggan toko. Setelah data tersebut diproses menggunakan algoritma K-Means, menunjukkan bahwa cluster 1 merupakan kelompok konsumen tipe A dengan presentase sebesar 33%, sedangkan cluster 2 merupakan kelompok konsumen tipe B dengan presentase sebesar 67%

Software para construir marcos de red, con GUI, CLI y biblioteca de programación

Introduction: This publication is the product of a research project named “Design and implementation of a software to build network frames with CLI, GUI interface and programming library” of the Corporación Politécnico de la Costa Atlántica in Barranquilla, Colombia between the year 2016 and 2018. A piece of software with multiplatform capability, GUI, CLI and programming library was developed. The software allows for the intuitive construction of network frames, speeding up construction times, thus facilitating practical learning of the concept of encapsulation networking. Objective: The research aims to build a multiplatform computing solution, with a GUI, CLI and programming library, in order to build network frames intuitively. Methodology: The scope of the project is descriptive, since the development includes the analysis and implementation of the software and its components; as well as functional tests. Results: The software was built according to the phases proposed in the methodology. A high percentage of students obtained average scores in the evaluation carried out on frames, packages and segments. Conclusion: The results demonstrate the need to apply a new teaching methodology based on the elaboration of frames, to improve the learning process in computer networks. Originality: A software solution that complements existing limitations in portability, versatility and ease of use is proposed. This solution is applicable both in the workplace and in the educational field. Limitations: The processes of sending and capturing frames are separated in the software, meaning that TCP communication cannot be maintained. It is necessary to build a GUI application to capture network frames and not depend on a tool like Wireshark for visualizing the frames.Introducción: Esta publicación es el producto de un proyecto de investigación titulado “Diseño e implementación de un software para construir paquetes de red, con interfaz CLI, GUI y librería de programación” de la Corporación Politécnico de la Costa Atlántica en Barranquilla, Colombia entre el año 2016 y 2018. Se ha desarrollado un software multiplataforma con GUI, CLI y biblioteca de programación. El software permite la construcción de tramas de red de manera intuitiva, acelerando los tiempos de construcción. De esta forma facilita el aprendizaje práctico del concepto de encapsulamiento de red. Objetivo: La investigación tiene como objetivo construir una solución informática multiplataforma, que permita ser utilizado como GUI, CLI y librería de programación, para construir tramas de red de forma intuitiva. Metodología: El alcance del proyecto es descriptivo, ya que el desarrollo incluye el análisis y la implementación del software y sus componentes; así como pruebas funcionales. Resultados: Se construyó el software de acuerdo a las fases planteadas en la metodología. Se obtuvo un alto porcentaje de estudiantes con desempeño regular en la evaluación efectuada sobre tramas, paquetes y segmentos. Conclusión: Los resultados demuestran la necesidad de aplicar una nueva metodología de enseñanza basada en la elaboración de tramas, para mejorar el proceso de aprendizaje en redes de computadores. Originalidad: Se propone una solución informática que complementa las limitaciones actuales en portabilidad, versatilidad y facilidad de uso. Esta solución es aplicable tanto en el ámbito laboral como en el ámbito educativo. Limitaciones: Los procesos de envío y escucha de tramas se encuentran separados en el software, por lo que no se puede mantener una comunicación TCP. Es necesario construir una aplicación GUI para escuchar las tramas de red y no depender de una herramienta como Wireshark para visualizar las tramas de forma intuitiva

TONTA: Trend-based Online Network Traffic Analysis in ad-hoc IoT networks

Internet of Things (IoT) refers to a system of interconnected heterogeneous smart devices communicatingwithout human intervention. A significant portion of existing IoT networks is under the umbrella of ad-hoc andquasi ad-hoc networks. Ad-hoc based IoT networks suffer from the lack of resource-rich network infrastructuresthat are able to perform heavyweight network management tasks using, e.g. machine learning-based NetworkTraffic Monitoring and Analysis (NTMA) techniques. Designing light-weight NTMA techniques that do notneed to be (re-) trained has received much attention due to the time complexity of the training phase. In thisstudy, a novel pattern recognition method, called Trend-based Online Network Traffic Analysis (TONTA), isproposed for ad-hoc IoT networks to monitor network performance. The proposed method uses a statisticallight-weight Trend Change Detection (TCD) method in an online manner. TONTA discovers predominant trendsand recognizes abrupt or gradual time-series dataset changes to analyze the IoT network traffic. TONTA isthen compared with RuLSIF as an offline benchmark TCD technique. The results show that TONTA detectsapproximately 60% less false positive alarms than RuLSIF.publishedVersio

Методика побудови мультисервісної мережі в регіонах із низькою щільністю населення

Мета роботи: аналіз методів побудови мультисервісних мереж, дослідження вимог користувачів у регіонах із низькою щільністю населення, побудова моделі в Cisco Packet Tracert для розрахунку параметрів надійсності магістральної мультисервісної мережі.The purpose of the diploma: analysis of methods of building multi-service networks, research of user requirements in regions with low population density, construction of a model in Cisco Packet Tracert for calculating the parameters of the validity of a trunk multi-service network

Anomaly detection for IoT networks using machine learning

This thesis was submitted for the award of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel University LondonThe Internet of Things (IoT) is considered one of the trending technologies today. IoT affects various industries, including logistics tracking, healthcare, automotive and smart cities. A rising number of cyber-attacks and breaches are rapidly targeting networks equipped with IoT devices. This thesis aims to improve security in IoT networks by enhancing anomaly detection using machine learning. This thesis identified the challenges and gaps related to securing the Internet of Things networks. The challenges are network size, the number of devices, the human factor, and the complexity of IoT networks. The gaps identified include the lack of research on signature-based intrusion detection systems used for anomaly detection, in addition to the lack of modelling input parameters required for anomaly detection in IoT networks. Furthermore, there is a lack of comparison of the performance of machine learning algorithms on standard and real IoT datasets. This thesis creates a dataset to test the anomaly binary classification performance of the Neural Networks, Gaussian Naive Bayes, Support Vector Machine, and Decision Trees machine learning algorithms and compares their results with the KDDCUP99 dataset. The results show that Support Vector Machine and Gaussian Naive Bayes perform lower than the other models on the created IoT dataset. This thesis reduces the number of features required by machine learning algorithms for anomaly detection in the IoT networks to five features only, which resulted in reduced execution time by an average of 58%. This thesis tests CNNwGFC, which is an enhanced Convolutional Neural Network model, in detecting and classifying anomalies in IoT networks. This model achieves an increase of 15.34% in the accuracy for IoT anomaly classification in the UNSW-NB15 compared to the classic Convolutional Neural Network. The CNNwGFC multi-classification accuracy (96.24%) is higher by 7.16 than the highest from the literature

Near real-time network analysis for the identification of malicious activity

The evolution of technology and the increasing connectivity between devices lead to an increased risk of cyberattacks. Reliable protection systems, such as Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention System (IPS), are essential to try to prevent, detect and counter most of the attacks. However, the increased creativity and type of attacks raise the need for more resources and processing power for the protection systems which, in turn, requires horizontal scalability to keep up with the massive companies’ network infrastructure and with the complexity of attacks. Technologies like machine learning, show promising results and can be of added value in the detection and prevention of attacks in near real-time. But good algorithms and tools are not enough. They require reliable and solid datasets to be able to effectively train the protection systems. The development of a good dataset requires horizontal-scalable, robust, modular and faulttolerant systems so that the analysis may be done in near real-time. This work describes an architecture design for horizontal-scaling capture, storage and analyses, able to collect packets from multiple sources and analyse them in a parallel fashion. The system depends on multiple modular nodes with specific roles to support different algorithms and tools.A evolução da tecnologia e o aumento da conectividade entre dispositivos, levam a um aumento do risco de ciberataques. Os sistemas de deteção de intrusão são essenciais para tentar prevenir, detetar e conter a maioria dos ataques. No entanto, o aumento da criatividade e do tipo de ataques aumenta a necessidade dos sistemas de proteção possuírem cada vez mais recursos e poder computacional. Por sua vez, requerem escalabilidade horizontal para acompanhar a massiva infraestrutura de rede das empresas e a complexidade dos ataques. Tecnologias como machine learning apresentam resultados promissores e podem ser de grande valor na deteção e prevenção de ataques em tempo útil. No entanto, a utilização dos algoritmos e ferramentas requer sempre um conjunto de dados sólidos e confiáveis para treinar os sistemas de proteção de maneira eficaz. A implementação de um bom conjunto de dados requer sistemas horizontalmente escaláveis, robustos, modulares e tolerantes a falhas para que a análise seja rápida e rigorosa. Este trabalho descreve a arquitetura de um sistema de captura, armazenamento e análise, capaz de capturar pacotes de múltiplas fontes e analisá-los de forma paralela. O sistema depende de vários nós modulares com funções específicas para oferecer suporte a diferentes algoritmos e ferramentas

Análisis de experiencias en la implementación de una red en alta disponibilidad en el sector empresarial

RESUMEN Las Redes juegan en la actualidad un papel muy importante en el desarrollo de empresas, universidades e industrias, este tipo de redes facilita la comunicación entre los diferentes servicios y aplicaciones de la red desde cualquier parte. La empresa al no contar con una red de Alta disponibilidad está expuesta a diferentes fallas, pérdidas de datos, tiempo e in-eficiencia en sus plataformas por lo que sus trabajadores se ven afectados y se refleja en la Empresa. El objetivo principal es analizar las experiencias en la implementación de una Red en Alta Disponibilidad en el sector empresarial, se describen las principales mejoras de seguridad, luego se selecciona la tecnología y un método de seguridad, teniendo en consideración los requerimientos los equipos a usar para luego configurarlos para su correcto funcionamiento. Se usará un simulador para comprobar el correcto funcionamiento de la red diseñada. La búsqueda de información se realizó mediante libros, cybertesis y repositorios. Ya que nos brindan una mayor información de cómo surgió las medidas de prevención de una Red en Alta Disponibilidad para el sector empresarial. De la investigación realizada permitirá la optimización del centro de datos de Alta Disponibilidad que permite lograr características de disponibilidad, seguridad y confiabilidad en la Empresa. PALABRAS CLAVES: Análisis de experiencias en la implementación, red de alta disponibilidad, perdida de datos, mejoras de seguridad y prevención