Cours:BUTiot TNS

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Classification multivariée temps réel

Le travail de cette étape va consister à

• lire des données temps réel caractérisant l'état d'un réseau (latence et débit)
• A partir d'un ensemble de données d'entrainement, mettre en place un classifieur permettant de détecter des anomalies sur ce réseau

Lecture des données d'entrainement et apprentissage

• Source des données : https://www.kaggle.com/datasets/rishitdagli/anomaly-detection-sample-dataset

A faire :

1. Créer une nouvelle "application" node.js
2. Télécharger le zip des données, décompresser, placer les deux fichiers tr_server_data.csv et gt_server_data.csv dans le dossier de l'application.
3. Lire ces données au format CSV

<source lang="c++"> const fs = require("node:fs");

// training let tr = fs.readFileSync("tr_server_data.csv", "utf-8")

   .split('\n') // découpe des lignes
   .map(l => l.split(',').map (v => parseFloat(v))); // découpe autour de la virgule et conv. en flottant

tr.pop(); // Les deux dernières lignes sont à rejeter. tr.pop(); </source<

Classification temps réel

• Données publiées sur le broker habituel :
  • data/latence en ms
  • data/debit en mb/s
  • data/gt = ground truth (vérité terrain) : est-ce une anomalie ?

A faire (en node.js) :

1. lire ces données avec mqtt