Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Le slicing des réseaux 5G complique leur surveillance, rendant les approches traditionnelles inefficaces face à l'augmentation du trafic et aux exigences de latence. Cette thèse explore la tomographie réseau à travers deux contributions : la sélection des chemins de mesure via un algorithme génétique et une approche par Réseaux de Convolution de Graphes Relationnels (RGCN) pour généraliser le placement des moniteurs. En combinant tomographie et apprentissage automatique, ces solutions offrent une surveillance plus efficace et adaptable des réseaux 5G et futurs.
Source: theses.fr (ABES)
Author: El Attar, Zahraa
Language: English
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7081551098
Cites:
Cited by:
Related to: