Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "self-similarity factor" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Computer network traffic analysis with the use of statistical self-similarity factor
Autorzy:
Dymora, P.
Mazurek, M.
Strzałka, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106276.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
network traffic analysis
self-similarity factor
Hurst factor
Opis:
The optimal computer network performance models require accurate traffic models, which can capture the statistical characteristic of actual traffic. If the traffic models do not represent traffic accurately, one may overestimate or underestimate the network performance. The paper presents confirmation of the self-similar nature of the selected protocols in the computer network communication layer. It shows that the good measure of self-similarity is a Hurst factor.
Źródło:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2013, 13, 1; 69-81
1732-1360
2083-3628
Pojawia się w:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
VoIP Anomaly Detection - selected methods of statistical analysis
Autorzy:
Dymora, P.
Mazurek, M.
Jaskółka, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106150.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
Hurst factor
anomaly detection
self-similarity
long-range dependence
Opis:
Self-similarity analysis and anomaly detection in networks are interesting fields of research and scientific work of scientists around the world. Simulation studies have demonstrated that the Hurst parameter estimation can be used to detect traffic anomaly. The actual network traffic is self-similar or long-range dependent. The dramatic expansion of applications on modern networks gives rise to a fundamental challenge to network security. The Hurst values are compared with confidence intervals of normal values to detect anomaly in VoIP.
Źródło:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2016, 16, 2; 14-19
1732-1360
2083-3628
Pojawia się w:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies