Procjena performansi usluge video poziva ostvarenog putem tehnologije WebRTC na osnovu analize kriptiranog prometa uporabom tehnike strojnog učenja

završni rad

• Naslov (engleski): A Machine Learning Approach to Estimating the Performance of a WebRTC-Based Video Call Based on the Analysis of Encrypted Network Traffic
• Autor: Tina Knežević
• Mentor: Lea Skorin-Kapov (mentor)
• Član povjerenstva: Lea Skorin-Kapov (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mirko Sužnjević (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Irena Oršolić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

WebRTC je projekt otvorenog koda kojim je omogućena audiovizualna komunikacija u stvarnome vremenu putem Web preglednika. Specifičnost ove tehnologije je u tome što koristi kriptiranje podataka prilikom komuniciranja između korisnika. U radu je opisana tehnologija WebRTC i protokoli koji osiguravaju enkripciju podataka, iskustvena kvaliteta te metoda strojnog učenja.
Istražen je utjecaj parametara video kodiranja na iskustvenu kvalitetu korisnika u slučaju mobilnog višekorisničkog poziva. U sklopu istraživanja provedeno je testiranje na 27 ispitanika te su prikupljeni rezultati. Pomoću dobivenih rezultata i snimljenog prometa napravljena je analiza te su isti korišteni u metodi strojnog učenja. Izvedeni su zaključci o uspješnosti predviđanja kvalitete videa s obzirom na kriptirani mrežni promet.

Sažetak (engleski)

WebRTC is an open source project that provides Web browsers with real-time audiovisual communication. This technology uses encryption of data in communication between users. This thesis describes WebRTC technology and protocols used for data encryption, Quality of Experience, and machine learning.
The influence of video coding parameters on experiential quality of users in the case of mobile multi-party video conferencing has been elaborated. A study was conducted with 27 participants and results were analyzed. Obtained results in terms of objective video quality metrics and recorded network traffic were analyzed, and used to train machine learning-based classifers. Conclusions were drawn on the success of video quality prediction based on the analysis of encrypted network traffic.

• Ključne riječi: WebRTC; iskustvena kvaliteta; kriptirani promet; strojno učenje
• Ključne riječi (engleski): WebRTC; Quality of Experience; encrypted network traffic; machine learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:392174
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 21:36:25