Classificação de tráfego entrante em uma topologia SDN - Victor Freitas Arruda; Nilton Alves Maia; Maurílio José Inácio (REVISTA CEREUS, 2021)
As redes de computadores se transformaram em uma ferramenta vital para o transporte de informações. O uso de Redes Definidas por Software pode viabilizar o desenvolvimento de técnicas para melhorar o desempenho das redes com relação à segurança, qualidade de serviço e engenharia de tráfego. A implementação dessas técnicas pode ser facilitada com a classificação do tráfego entrante na rede. Este trabalho propôs um estudo comparativo de algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação do tráfego entrante em uma topologia SDN. O desempenho dos classificadores foi avaliado através das métricas acurácia, precisão, revocação e f1-score, além dos tempos de treinamento e validação dos modelos. O algoritmo Random Forest  foi considerado o mais eficiente no cenário de classificação de tráfego considerado. Ele alcançou valores semelhantes aos melhores resultados com relação às métricas acurácia, precisão, revocação e f1-score, mas obteve valores inferiores nos tempos de treinamento e validação.