Cybersäkerhet är en av de viktigaste tekniska utmaningarna i dagens tid. Att upptäcka kontradiktoriska aktiviteter, förebygga stöld av intellektuella fastigheter och kunddata är en hög prioritet för företag och myndigheter runt om i världen. Cyberförsvarare behöver analysera massiva, högupplösta nätverksflöden för att identifiera, kategorisera och mildra attacker som involverar nätverk som spänner över institutionella och nationella gränser. Många av cyberattackerna kan beskrivas som subgrafmönster, med framträdande exempel som insiderinfiltrationer (sökfrågor), överbelastning (parallellvägar) och skadliga spridningar (trädfrågor). Detta motiverar oss att utforska subgraph matchning på strömmande grafer i en kontinuerlig inställning. Nytt med vårt arbete ligger i att använda subgrafdistributionsstatistiken som samlas in från den strömmande grafen för att bestämma frågehanteringsstrategin. Vi introducerar en "Lazy Search" algoritm där sökstrategin bestäms på en vertexto-vertex basis beroende på sannolikheten för en match i vertex grannskapet. Vi föreslår också en metrisk kallad "Relativ selektivitet" som används för att välja mellan olika frågebehandlingsstrategier. Våra experiment utförda på riktiga online nyheter, nätverkstrafik ström och ett syntetiskt socialt nätverk riktmärke visar 10-100x speedups över selektivitet agnostic metoder.
Verket REF använder subgrafdistributionsstatistiken som samlas in från grafströmmarna för att optimera en grafförfrågans utvärdering.
A Selectivity based approach to Continuous Pattern Detection in Streaming Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}