A modern kommunikációs hálózatokban egy-egy kapcsolat vagy eszköz hibája jelentős forgalomkiesést, vagy túlterheléseket okozhat a beépített védelmi és helyreállítási funkciók mellett is. A hálózat-felügyelet elengedhetetlen része a folyamatos monitorozás, ami segíthet a hibák okának gyors megtalálásában is.

A szakdolgozat célja, hogy olyan rendszer készüljön, mely a forgalmi ingadozások alapján gépi tanuló megoldásokkal tudja azonosítani a hiba helyét a hálózatban. Ehhez a forgalom csomagszintű monitorozása helyett csak folyamszintű, vagy kapcsolatokra vonatkozó terhelésértékek felhasználásával kell gépi tanuló algoritmusokat betanítani, hogy az azonosítás a hálózat tényleges ismerete nélkül is minél pontosabb és hatékonyabb legyen. A rendszer értékelésénél meg lehet figyelni a hiányos terhelésadatok hatását, és figyelembe kell venni, hogy a hálózat több technológiai rétegből is állhat.

A hallgató feladatai a következők:

* Tervezzen gépi tanuláson alapuló rendszert, mellyel az összeköttetések forgalmának ismeretében akár többrétegű hálózatokban is azonosíthatóak a terhelésváltozásokat okozó hibaesemények!
* Dolgozzon ki különböző gépi tanuló modelleket alkalmazni képes komponenseket!
* Válasszon ki egy hibaesemények generálására, és a hatások elemzésére képes hálózatmodellező eszközt! Valósítsa meg a tervezett rendszert ennek segítségével!
* Vizsgálja meg az egyes tanulási módszerek eredményeit egy példahálózatban. Végezzen összehasonlító elemzést olyan eseteket is figyelembe véve, amikor nem minden összeköttetés terhelési adatai ismertek!