Đề án Thạc sĩ: Xây dựng ứng dụng giám sát lưu lượng bất thường node mạng sử dụng phương pháp học trên đồ thị

Đề tài này tập trung vào việc xây dựng một ứng dụng giám sát lưu lượng bất thường cho các node mạng trong lĩnh vực viễn thông, sử dụng phương pháp học trên đồ thị. Mục tiêu là phát hiện và cảnh báo sớm các sự cố tiềm ẩn, giúp các nhà vận hành mạng viễn thông có thể can thiệp và khắc phục kịp thời, đảm bảo tính sẵn sàng và hiệu suất của mạng.

Sinh viên, kỹ sư mạng, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực mạng và viễn thông

Đề tài nghiên cứu và phát triển một ứng dụng giám sát lưu lượng bất thường cho các node mạng trong lĩnh vực viễn thông, dựa trên phương pháp học trên đồ thị. Ứng dụng này kết hợp giữa học trên đồ thị và phân loại chuỗi thời gian để phát hiện các mẫu lưu lượng bất thường, từ đó đưa ra cảnh báo sớm cho người quản trị mạng. Quá trình xây dựng ứng dụng bao gồm các bước: thu thập và tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học trên đồ thị, huấn luyện và đánh giá mô hình, thiết kế và phát triển giao diện người dùng. Đề tài cũng trình bày kết quả thử nghiệm ứng dụng trong môi trường thực tế, cho thấy khả năng phát hiện bất thường với độ chính xác cao và thời gian phản hồi nhanh chóng. Các công nghệ web như ReactJS và Java Spring Boot được sử dụng để xây dựng giao diện giám sát trực quan và dễ sử dụng. Các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình và cân bằng dữ liệu cũng được áp dụng để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của ứng dụng. Đề tài cũng thảo luận về các thách thức và tiềm năng phát triển của phương pháp này trong tương lai.