Abstract-Den ökande populariteten av dynamiska applikationer som sociala nätverk ger ett lovande sätt att upptäcka värdefull information i realtid. Dessa applikationer skapar höghastighetsdata som enkelt kan modelleras som strömmande graf. Effektiv analys över dessa data är av stor betydelse. I detta papper studerar vi subgrafen (isomorfism) sökning över strömmande graf data som lyder timing ordning begränsningar över förekomsten av kanter i strömmen. Vi föreslår en lösning för att effektivt svara på subgrafsökning, införa optimeringar för att kraftigt minska rymdkostnaden och designkonvergenshantering för att förbättra systemgenomströmningen. Omfattande experiment på verkliga nätverkstrafikdata och syntetiska sociala streamingdata bekräftar effektiviteten och effektiviteten i vår lösning. Nyckelord-Streaming Graphs, Subgraph, Timing Order I. INLEDNING En ny utveckling är spridningen av hög genomströmning, dynamiska grafstrukturerade data i många tillämpningar, såsom sociala medier och data om datornätstrafik. Effektiv analys av sådana strömmande grafdata är av stor betydelse för uppgifter som att upptäcka avvikande händelser (t.ex. på Twitter) och upptäcka kontradiktoriska aktiviteter i datornätverk. Olika typer av frågor över strömmande grafer har undersökts, såsom subgraph sökning, vägberäkning, och triangelräkning [1]. Bland dessa är subgraph search ett av de mest grundläggande problemen, särskilt subgraph isomorphism som ger en exakt topologisk struktur begränsning för sökningen. I detta papper studerar vi subgraf (isomorfism) sökning över strömmande graf data som lyder timing ordning begränsningar över förekomsten av kanter i strömmen. Specifikt, i en frågediagram, det finns vissa tidordning begränsningar mellan olika frågekanter som anger att en kant i matchen krävs för att komma tidigare (dvs. har en mindre tidsstämpel än) en annan i matchen. Tidsaspekten av strömmande data är viktig för frågor där sekventiell ordning mellan frågekanterna är betydande. Följande exempel visar nyttan av subgraph (isomorfism) sökning med timing order begränsningar över strömmande grafdata. Exempel 1. Cyberattacksmönster. Figur 1 visar rörledningen för informationsexfiltrationsattacken. Ett offer bläddrar i en komprometterad webbplats (tid t 1 ), vilket leder till nedladdning av malware skript (tid t 2 ) som etablerar kommunikation med botnet C&C-servern (tid t 3 och t 4 ). Brottsoffret registrerar sig
Li et al., REF föreslog en lösning för att effektivt svara subgraph sökning i strömmande grafdata.
Time Constrained Continuous Subgraph Search Over Streaming Graphs
{'venue': '2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}