論文の概要: A source separation approach to temporal graph modelling for computer networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15950v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 13:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 15:07:05.780349
• Title: A source separation approach to temporal graph modelling for computer networks
• Title（参考訳）: コンピュータネットワークのための時間グラフモデリングのための音源分離手法
• Authors: Corentin Larroche
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータネットワーク活動のソースインスパイアされた記述を提案する。 各段階において、観測されたグラフは、様々な活動源を表す部分グラフの混合である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting malicious activity within an enterprise computer network can be framed as a temporal link prediction task: given a sequence of graphs representing communications between hosts over time, the goal is to predict which edges should--or should not--occur in the future. However, standard temporal link prediction algorithms are ill-suited for computer network monitoring as they do not take account of the peculiar short-term dynamics of computer network activity, which exhibits sharp seasonal variations. In order to build a better model, we propose a source separation-inspired description of computer network activity: at each time step, the observed graph is a mixture of subgraphs representing various sources of activity, and short-term dynamics result from changes in the mixing coefficients. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate the validity of our approach.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズコンピュータネットワーク内の悪意のあるアクティビティを検出することは、時間的リンク予測タスクとしてフレーム化することができる。 時間とともにホスト間の通信を表す一連のグラフが与えられると、どのエッジを予測すべきか、あるいは、将来は不正確なのか、といったことが目標である。 しかし、標準的な時間的リンク予測アルゴリズムは、鋭い季節変動を示すコンピュータネットワークアクティビティの特異な短期的ダイナミクスを考慮していないため、コンピュータネットワーク監視には不向きである。 より優れたモデルを構築するために,コンピュータネットワーク活動のソース分離に触発された記述法を提案する。各ステップにおいて観測されたグラフは,様々な活動源を表すサブグラフと,混合係数の変化による短期的ダイナミクスの混合である。 定性的かつ定量的な実験は、我々のアプローチの有効性を示す。

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