Inteligencia artificial para el control de tráfico en redes de datos: una revisión

El control del tráfico en las redes de datos ha cobrado gran importancia en los últimos tiempos debido al uso masivo que se le está dando a las redes informáticas en distintos ámbitos de la sociedad. Con el fin de realizar un control de tráfico efectivo, se suele hacer uso de diferentes técnicas que permiten, entre otras cosas, clasificar, predecir y monitorear el tráfico de la red. Estas técnicas han ido evolucionando y actualmente se apoyan en métodos de inteligencia artificial, lo cual ha permitido mejorar los resultados obtenidos con las técnicas convencionales. El presente artículo recopila los diferentes aportes realizados por el campo de la inteligencia artificial al mejoramiento de estas técnicas y a la gestión de redes en general. Se describen los aportes realizados en aspectos tales como la seguridad, la predicción y clasificación del tráfico de datos, así como la optimización del ruteo en una red informática.

• Autores: León Salas, Daruin Arley; Martínez Cuenca, James Gustavo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40752
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40752
• Palabra clave: Gestión de tráfico; Técnicas de control de tráfico; Inteligencia artificial; Aprendizaje automático; Aprendizaje profundo; Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas; Inteligencia artificial; Control de tráfico en redes; Clasificación de tráfico de datos; Predicción de tráfico de red; Monitoreo de redes informáticas; Seguridad en redes de datos; Optimización del ruteo; Gestión de redes; Evolución de técnicas de control de tráfico; Traffic management; Traffic control techniques; Artificial intelligence; Machine learning; Deep learning
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