抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ネットワーク活性の尺度の間の重要な依存性構造は日常活動の経過を通じて変化するか調べた。データマイニングへの著者らのアプローチは本質的に確率的で,正則化統計的推定問題として依存性パターンの同定を定式化した。得られたモデルは,時変グラフの集合として解釈できるとネットワーク活性の有用な視覚的解釈を提供する。は,これがこの種のネットワークトラヒックのための動的グラフィカルモデリングの最初の応用であると考えられる。IPのサブセットを横断する実世界ネットワーク交通の9~日目に行った。特徴間の依存性は,時間を超えた変化,日内と日間のレベルでどのように変化するかを議論した可能性があることを示した。特徴依存性におけるこのような変化は確率的侵入検出システムの設計と実現のための重要な結果を持つかもしれない。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】