Publicación del proyecto · Applied Sciences
Resumen
El artículo presenta un algoritmo para generar datasets propietarios de tráfico de vídeo en Internet, con mayor control sobre trazabilidad e interpretación de los datos.
Indicadores bibliométricos
- Área JCR
- Engineering, Multidisciplinary
- Año JCR
- 2025
- Consulta Scholar
- 26 octubre 2026
Contribución principal
La propuesta responde a la escasez de conjuntos de datos transparentes para analizar tráfico de vídeo. Al generar datos de forma controlada, facilita la evaluación de modelos y herramientas de clasificación de tráfico.
Resultados y alcance
El algoritmo genera tráfico de vídeo propietario con patrones controlables y etiquetas útiles para entrenar y comparar clasificadores. La validación reproduce características temporales y volumétricas relevantes, aunque la representatividad queda vinculada a las aplicaciones y condiciones utilizadas para construir los perfiles.
Relación con BoND1
BoND1 incluye el análisis de redes y servicios sobre infraestructuras de conectividad avanzada. Comprender y caracterizar tráfico de vídeo ayuda a diseñar mecanismos de gestión más robustos para redes IoT y B6G con demandas heterogéneas.
Project publication Applied Sciences
Summary
The article presents an algorithm to generate proprietary datasets of video traffic on the Internet, with greater control over traceability and interpretation of the data.
Main contribution
The proposal responds to the scarcity of transparent data sets to analyze video traffic. By generating data in a controlled way, it facilitates the evaluation of traffic classification models and tools.
Results and scope
The algorithm generates proprietary video traffic with controllable patterns and labels useful for training and comparing classifiers. Validation reproduces relevant temporal and volumetric characteristics, although representativeness is linked to the applications and conditions used to build the profiles.
Link with BoND1
BoND1 includes the analysis of networks and services on advanced connectivity infrastructures. Understanding and characterizing video traffic helps design more robust management mechanisms for IoT and B6G networks with heterogeneous demands.

