Identification of abnormal states of traffic computer networks based on the paradigm of multidimensional networks
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.6441Abstract
The questions of presentation of traffic to computer network by invariants a tensor 4-го rank, in turn traffic is consider as a flow of tensors 2-nd rank multivariate network are considered. The efficiency of using an offered approach for identifications of anomalous conditions a computer network is shown
References
Мінаєв Ю.М. , Філімонова О.Ю. Тензорна модель трафика компютерних систем. Сборник трудов конференции Моделирование-2008, том 2. – С. 461–466
Коновалов Г.В. Многомерные сети – будущее инфокоммуникационных сетей. «Электросвязь», № 4, 2008. – С.28–34
Соколов Н.П. Пространственные матрицы и их приложения / М.: Физматгиз, 1960. – 352 с.
Муха В.С. Анализ многомерных данных / Минск.: Технопринт,2004.– 124 с.
Крон Г. Тензорный анализ сетей: Пер.с англ./Под ред. Л.Т.Кузина, П.Г.Кузнецова. – М.: Сов. Радио, 1978. – 720 с.
Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Гузий Н.Н. Интеллектуальные технологии в системах идентификации и прогнозирования атак на компьютерные сети Электронное
моделирование, Т.27. №6. 2005. – С. 37–52.
Mark Sears, Brett Bader, Tammy Kolda. Parallel Implementation of Tensor Decompositions for Large Data Analysis. - SIAM AN09 July 8, 2009. – Р. 17-25.
Brett W. Bader, Tamara G. Kolda. MATLAB Tensor Classes for Fast Algorithm Prototyping. - SANDIA REPORT SAND2004-5187 Unlimited Release Printed October, 2004 http://www.ntis.gov/ordering. htm
Kolda, T.G. Jimeng Sun. Scalable Tensor Decompositions for Multiaspect Data Mining Data Mining, 2008. ICDM '08. Eighth IEEE International Conference on. Р. 363–372
Evrim Acar Daniel M. Dunlavy Tamara G. Kolda Link Prediction on Evolving Data using Matrix and Tensor Factorizations.http://www.csmr.ca.sandia. gov/~tgkolda/ref/.
Jimeng Sun, Dacheng Tao, Christos Faloutsos. Beyond Streams and Graphs: Dynamic Tensor Analysis. 2006 ACM 1595933395/ 06/0008.-http://www.cs.cmn.edu/~christos/PROJECTS/GRAPHMINING/.
Акивис М. А., Гольдберг В. В. Тензорное исчисление: Учеб. пособие. - 3-е изд., перераб. - М.: Физматлит, 2003. – 304 с.
Мінаєв Ю.Н., Філімонова О.Ю. Інтелектуальні технології прогнозування часових рядів на підставі тензорних інваріантів //Зб. наук. праць “ Проблеми інформатизації та управління” , №2(26), 2009. –С.104–112
Downloads
Published
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
