Nätverkstrafikmodellering ser i allmänhet trafiken som en superposition av flöden som skapar en tidsserie av volymräkningar (t.ex. för bytes eller paket). Vad som utelämnas från denna bild av trafiken är innehållet i paket. Förpackningens innehåll (t.ex. Rubrikfält) innehåller betydande information som kan vara användbar i många tillämpningar såsom förändring och anomali upptäckt, och router prestandautvärdering. Syftet med detta dokument är att uppmärksamma problemet med att modellera trafiken med avseende på paketens innehåll. I detta avseende identifierar vi ett nytt fenomen: långsiktig ömsesidig information (LRMI), vilket innebär att beroendet av innehållet i ett par paket förfaller som en effekt av eftersläpningen mellan dem. Vi visar att även om LRMI är svårt att mäta, och svårt att modellera med hjälp av de matematiska verktyg som finns, dess effekter är lätta att identifiera i verklig trafik, och det kan ha en betydande inverkan på ett antal tillämpningar. Vi tror att arbetet med att modellera detta fenomen kommer att öppna dörrar för nya typer av trafikmodeller, och nya framsteg i ett antal tillämpningar.
Nahur m.fl. REF finner fenomenet med ömsesidig information på lång sikt i FS.
Long range mutual information
{'venue': 'PERV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}