Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: self-similarity analysis

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Operating system efficiency evaluation on the base of measurements analysis with the use of non-extensive statistics elements

100%

Dymora P. , Mazurek M. , Żelazny K.

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica

2014

tom Vol. 14, no. 3

65--75

The major goal of this article was to evaluate the efficiency of Linux operating system using statistical self-similarity and multifractal analysis. In order to collect the necessary data, thetools available in Linux such as vmstat, top and iostat were used. The measurement data collected witht hose tools had to be converted into a format acceptable by applications which analyze statistical selfsimilarity and multifractal spectra. Measurements collected while using the MySQL database systemin a host operating system were therefore analyzed with the use of statistical self-similarity and allowedto determine the occurrence of long-range dependencies. Those dependencies were analyzed with theuse of adequately graduated diagrams. Multifractal analysis was conducted with the help of FracLab application. Two methods were applied to determine the multifractal spectra. The obtained spectra were analyzed in order to establish the multifractal dependencies.

Badanie wydajności systemu operacyjnego zainfekowanego złośliwym oprogramowaniem z wykorzystaniem analizy samopodobieństwa

84%

Brożek B. , Dymora P. , Mazurek M.

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika

2016

tom z. 35 [294], nr 2

89--101

W artykule przedstawiono wpływ oprogramowania złośliwego na wydajność systemu operacyjnego z wykorzystaniem aplikacji zbierającej dane oraz analizy obciążenia systemu z użyciem elementów statystyki nieekstensywnej w szczególności samopodobieństwa procesów. Badano wpływ oprogramowania złośliwego w postaci: wirusów, trojanów oraz adware. Zainfekowane systemy operacyjne Windows 8.1 przebadano pod względem ich wpływu na wykorzystanie procesora, pamięci RAM oraz dysku twardego. Wykorzystano wykładnik Hursta do analizy zebranych danych.

The purpose of presented article is to show the analysis of the impact of malicious software on operating system performance using application which can collect data about computer resources and it’s further analysis with self-similarity. All studies were about viruses, trojans and adware programs. Infected Windows 8.1 Pro were studied by their impact on CPU, RAM memory and HDD, then they were compared with not infected system. For self-similarity tests Hurst exponent was used.