Identification of abnormal states of traffic computer networks based on the paradigm of multidimensional networks

Authors

  • Ю. Н. Минаев Национальный авиационный университет
  • Н. Н. Гузий Национальный авиационный университет
  • О. Ю. Филимонова Киевский национальный университет строительства и архитектуры

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.6441

Abstract

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

Author Biographies

Ю. Н. Минаев, Национальный авиационный университет

д-р техн. наук

Н. Н. Гузий, Национальный авиационный университет

канд. техн. наук

О. Ю. Филимонова, Киевский национальный университет строительства и архитектуры

канд. техн. наук

References

Мінаєв Ю.М. , Філімонова О.Ю. Тензорна модель трафика компютерних 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

2010-09-14

How to Cite

Минаев, Ю. Н., Гузий, Н. Н., & Филимонова, О. Ю. (2010). Identification of abnormal states of traffic computer networks based on the paradigm of multidimensional networks. Problems of Informatization and Management, 3(31), 83–89. https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.6441

Issue

Vol. 3 No. 31 (2010)

Section

Статті

License

The scientific journal adheres to the principles of Open Access and provides free, immediate, and permanent access to all published materials without financial, technical, or legal barriers for readers.

All articles are published in Open Access under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license.

Copyright

Authors who publish their works in the journal:

  • retain the copyright to their publications;

  • grant the journal the right of first publication of the article;

  • agree to the distribution of their materials under the CC BY 4.0 license;

  • have the right to reuse, archive, and distribute their works (including in institutional and subject repositories), provided that proper reference is made to the original publication in the journal.