Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Application of Hurst Indicator to choose an algorithm for resource control of a telecommunication network

Vrublevskiy Anton, Lesovoy Ivan, Pylypenko Gennadij

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2020

|

T. 10, nr 1

4--7

EN

It has been shown that fuzzy integrals (Sugeno and Shocke) have special properties and are suitable for a fuzzy system for managing the resources of a telecommunication network. The form of choosing a method for calculating the Hurst coefficient in a fuzzy control system for telecommunication network resources is proposed.

PL

Wykazano, że całki rozmyte (Sugeno i Shock) mają szczególne właściwości i są odpowiednie dla systemu rozmytego do zarządzaniazasobami sieci telekomunikacyjnej. Zaproponowano formę wyboru metody obliczania współczynnika Hursta w systemie sterowania rozmytego dla zasobów sieci telekomunikacyjnych.

2

Analiza statyczna pracy sieci komputerowej w środowisku LabVIEW

Dymora P., Mazurek M., Jaskółka S.

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika

|

2015

|

z. 34 [292], nr 2

323--340

PL

Analiza ruchu sieciowego oraz metod wykrywania nieprawidłowości pracy urządzeń sieciowych stanowi ciekawy problem dla analityków badających sieci komputerowe. Poprawna interpretacja anomalii oraz odpowiednia reakcja na nie może poprawić jakość działania sieci, zapobiec awarii lub skrócić jej czas. W artykule przedstawiono oryginalną aplikację utworzoną w środowisku LabVIEW, z zaimplementowanymi algorytmami do wyznaczania współczynnika Hursta, będącego miarą samopodobieństwa i określenia zależności długoterminowych oraz multifraktalności ruchu sieciowego. Celem aplikacji było zaimplementowanie znanych metod wyznaczania współczynnika Hursta m.in. metody statystyki R/S, metody wartości bezwzględnej oraz zagregowanej wariancji - jako aparatu statystycznego do określenia cech ruchu sieciowego. W badaniach wykorzystano wirtualną sieć testową, której model utworzono w środowisku OPNET Modeler. Przeprowadzona w programie analiza statystyczna wskazała, że poziom samopodobieństwa ruchu sieciowego zawiera się w przedziale od 0,5 do 1, zaś jego wartość przybiera wyższe wartości wraz z rosnącym wypełnieniem pasma sieci. Nieprzerwany ruch sieciowy o małym natężeniu (np. ruch typu VoIP) posiada samopodobieństwo porównywalne do szumu białego równe 0,5 co zaprezentowano w artykule.

EN

Network traffic analysis and the network devices working anomaly detection methods is an interesting problem for analysts researching computer networks. Proper interpretation of the anomalies and appropriate response to it can improve the quality of the network, to prevent a failure or shorten. The paper presents an original application created in the LabVIEW environment, with implemented algorithms to determine the Hurst coefficient, which is a measure of self-similarity and determine the long-range dependencies and multifractal traffic. The aim of the application was to implement known methods of determining the Hurst coefficient, e.g. the R/S statistics method, the absolute value method and the aggregate variance method, as a statistical apparatus to determine the characteristics of network traffic. The study used a virtual test network which model was created in the OPNET Modeler environment. Carried out in the application the statistical analysis indicated that the level of network traffic self-similarity is in the range from 0.5 to 1, and it’s value becomes higher with increasing fulfillment of the network bandwidth. Uninterrupted network traffic with a low intensity (e.g. VoIP traffic type) has a self-similarity comparable to the white noise equal to 0.5 which is presented in the article.

3

Network anomaly detection based on the statistical self-similarity factor for HTTP protocol

Mazurek M., Dymora P.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 1

127--130

PL

Analiza samopodobieństwa i wykrywania nieprawidłowości działania sieci stanowi interesujący problem dla naukowców na całym świecie. W artykule pokazano wykorzystanie współczynnika Hursta, jako parametru na podstawie którego można wykryć wszelkie anomalia pracy sieci. Odchylenia od wartości bazowej parametru Hursta w czasie pracy mogą sygnalizować nieprawidłowości działania. Badania mogą obejmować dowolny typ ruchu np. usługi HTTP.

EN

Self-similarity analysis and anomaly detection in networks are interesting field of research and scientific work of scientists around the world. Simulation studies have demonstrated that the Hurst parameter estimation can be used to detect traffic anomaly – the Hurst values are compared with confidence intervals of normal values to detect anomaly in few kinds of traffic: HTTP protocol, email, SSL.

4

Long-range dependencies in quick-sort algorithm

Dymora P., Mazurek M., Strzałka D.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 1

149--152

PL

Sortowanie jest jednym z najczęstszych wykorzystywanych typów przetwarzania w systemach komputerowych. W prezentowanym podejściu sortowanie będzie rozważane jako wprowadzenie porządku w przetwarzanym zadaniu wejściowym oraz algorytm jako fizyczny system (odpowiedzialny za obliczenia). Zazwyczaj analiza zachowania dowolnego algorytmu jest realizowana w kontekście klasycznej złożoności obliczeniowej. W niniejszej pracy istnienie zależności długoterminowych w dynamice przetwarzania jest wyznaczane w oparciu o współczynnik Hurst’a.

EN

Sorting is one of the most frequently used types of processing in computer systems. In presented approach sorting will be considered as an introduction of order into processed input task and algorithm as a physical system (responsible for computations). This analysis shows how the dependencies in processed tasks can influence the behavior of algorithm (or equivalently Turing machine). Normally, analysis of any algorithm behavior is done in terms of classical computational complexity. In this paper the rate of existence of long-term correlations in processing dynamics is calculated basing on Hurst coefficient.