Cyber Orbits of Large Scale Network Traffic
Jeremy Kepner, Hayden Jananthan, Chasen Milner, Michael Houle, Michael Jones, Peter Michaleas, Alex Pentland
高性能图形库(如GraphBLAS)的出现使大规模网络数据集得以分析,并揭示了它们行为的新模型。 复杂网络行为的物理类比对于理解这些新发现的网络现象是一种有用的帮助。 以前的工作利用了规范的Gull's Lighthouse问题,并开发了一种计算启发式,用于使用此模型对大规模网络流量进行建模。 使用这种方法的一般解决方案需要克服由此产生的微分方程中的基本数学奇点。 进一步的调查揭示了一种更简单的物理解释,减轻了解决具有挑战性的微分方程的需要。 具体来说,在时间t时在时间“距离”r(t)处观察源的概率是p(t)∝ 1/r(t)^2。 这种类比与许多物理现象一致,可以成为直觉的丰富来源。 将这种物理类比应用于匿名网络传感图形挑战数据中观察到的源相关性,导致一个优雅的网络轨道类比,可能有助于理解网络行为。
The advent of high-performance graph libraries, such as the GraphBLAS, has enabled the analysis of massive network data sets and revealed new models for their behavior. Physical analogies for complicated network behavior can be a useful aid to understanding these newly discovered network phenomena. Prior work leveraged the canonical Gull's Lighthouse problem and developed a computational heuristic for modeling large scale network traffic using this model. A general solution using this approach r...