En viktig komponent i trafikanalys och nätverksövervakning är förmågan att korrelera händelser över flera dataströmmar, från olika källor och från olika tidsperioder. Att lagra en så stor mängd data för att visualisera trafiktrender och för att bygga förutsägelsemodeller för "normal" nätverkstrafik är en stor utmaning eftersom datamängderna är enorma. I detta dokument presenterar vi tillämpningen och analysen av signalbehandlingstekniker för effektiv praktisk kompression av nätverkstrafikdata. Vi föreslår att använda en gles approximation av nätverkstrafikdata över en rik samling av naturliga byggstenar, med flera naturliga ordböcker hämtade från nätverksgemenskapens erfarenhet av trafikdata. Vi observerar att med sådana naturliga ordböcker, hög trohet kompression av den ursprungliga trafikdata kan uppnås så att även med ett kompressionsförhållande på runt 1:6, kompression fel, i termer av energin i den ursprungliga signalen förlorade, är mindre än 1%. Vi observerar också att de glesa representationerna är stabila över tid, och att de stabila komponenterna motsvarar väl definierade periodiciteter i nätverkstrafiken.
Inom området trafiknät föreslog Ref glesa approximationer till port/protokoll paris genom att använda signalbehandlingsteknik för tidsseriedata.
Sparse approximations for high fidelity compression of network traffic data
{'venue': "IMC '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}