Darknet-liikenteen analysointi koneoppimisalgoritmeilla - Arikainen, Anna (2023)
Tämä pro gradu -tutkielma käsittelee Darknet 2020 -nimisen datasetin testaamista random forest-, gradient boosting- ja logistic regression-algoritmeilla. Tutkimus toteutettiin konstruktiivisena tutkimuksena. Tutkimuksen aineisto koostuu New Brunswick yliopiston tutkijoiden Habibi Lashkarin, Kaurin ja Rahalin tekemästä artikkelista DIDarknet: A Contemporary Approach to Detect and Characterize the Darknet Traffic using Deep Image Learning sekä heidän tuottamastaan Darknet 2020 -datasetistä. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, miten koneoppimisen algoritmit selviytyvät datasetissä olevan darknet-tietoliikennettä imitoivan datan luokitellusta sekä verrata saatuja tuloksia tutkijoiden esittelemään syväoppimisen malliin nimeltä DIDarknet.