Abstract-As skrivbord och servrar blir mer komplicerat, de använder en ökande mängd automatisk, icke-användare initierad kommunikation. Sådan kommunikation kan vara bra (OS uppdateringar, RSS-flöde läsare, och e-post röstning), dåliga (keyloggers, spionprogram, och botnet kommando-och-kontroll), eller fula (adware eller obehöriga peer-to-peer program). Kommunikationen i dessa applikationer är ofta regelbunden, men med mycket långa perioder, från minuter till timmar. Denna ovanliga kommunikation och komplexiteten i dagens system gör dessa applikationer svåra för användare att upptäcka och diagnostisera. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att identifiera låg periodisk nättrafik och förändringar i sådan regelbunden kommunikation. Vi använder signalbehandlingstekniker, med hjälp av diskreta vågetter implementerade som en helt sönderbruten, itererad filterbank. Detta tillvägagångssätt upptäcker inte bara lågfrekvensfrekvenser, utan identifierar också ungefärliga tidpunkter när trafiken ändras. Vi implementerar en självövervakningsapplikation som externt identifierar förändringar i en användares maskin, såsom avbrott i periodiska programuppdateringar, eller en installation av en keylogger.
Bartlett m.fl. I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för att identifiera låg periodisk nätverkstrafik och förändringar i regelbunden kommunikation av automatisk programvara.
Low-rate, flow-level periodicity detection
{'venue': '2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'journal': '2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}