Procjena stanja popunjenosti međuspremnika usluge YouTube na temelju analize kriptiranog mrežnog prometa : diplomski rad - Slovjak, Karlo (K. Slovjak, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad istraživao je načine klasificiranja stanja međuspremnika i razdvajanje faza reprodukcije YouTube videa. Prvi dio se sastojao od stvaranja liste YouTube videa i prikupljanja podataka. Prikupljanje je izvršeno na razini YouTube aplikacije i skupljanjem mrežnog prometa između YouTube klijentske aplikacije i YouTube servera. Mrežni uvjeti su simulirani prethodno razvijenom skriptom, koja simulira scenarije iz stvarnog života na LTE mobilnoj mreži. Ta skripta je pripremljena u pet različitih verzija, gdje je svaka verzija imala drugačija ograničenja propusnosti. Prikupljanje podataka s razine YouTube aplikacije je ostvareno ViQMonWrapper aplikacijom, koja se izvršavala u pozadini i prikupljala podatke iz Stats for Nerds opcije u YouTube aplikaciji. Mrežni promet je prikupljen koristeći Wireshark i polja relevantna za ovaj rad su izdvojena u posebnu CSV datoteku. Ta CSV datoteka je uparena s datotekom generiranom od strane ViQMonWrapper aplikacije kako bi se stvorio skup podataka koji se može koristiti za predviđanje klasifikatora temeljem strojnog učenja. Stvoreni skup podataka je ocjenjivao obilježja mrežnog prometa u rasponu promjenjivog kliznog prozora, s ciljem pružanja raznolikosti obilježja. Kako bi pružili temelj za klasificiranje strojnim učenjem, klasifikatori su prvo ručno uneseni u skup podataka. Zadnji korak je izvršavanje algoritama strojnog učenja, kako bi se predvidjeli YouTube klasifikatori. Previđanje je izvršeno uspješno, a Random Forest algoritam se prikazao kao najtočniji, pružajući točnost od preko 90%. Budući zadaci će se usredotočiti na mijenjanje obilježja kako bi se testirala klasifikacija s različitim skupovima podataka te analiza je li strojno učenje potrebno za klasificiranje stanja među spremnika i faza reprodukcije YouTube-a.