論文の概要: Diffusion Models Meet Network Management: Improving Traffic Matrix Analysis with Diffusion-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19493v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 06:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:41.429869
• Title: Diffusion Models Meet Network Management: Improving Traffic Matrix Analysis with Diffusion-based Approach
• Title（参考訳）: ネットワーク管理を伴う拡散モデル:拡散に基づく交通行列解析の改善
• Authors: Xinyu Yuan, Yan Qiao, Zhenchun Wei, Zeyu Zhang, Minyue Li, Pei Zhao, Rongyao Hu, Wenjing Li,
• Abstract要約: 本稿では拡散型トラフィック行列解析フレームワークDiffusion-TMを提案する。 我々は,データセットに5%の既知値が残されている場合でも,我々のフレームワークが有望な結果を得ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.549916064729313
• License:
• Abstract: Due to network operation and maintenance relying heavily on network traffic monitoring, traffic matrix analysis has been one of the most crucial issues for network management related tasks. However, it is challenging to reliably obtain the precise measurement in computer networks because of the high measurement cost, and the unavoidable transmission loss. Although some methods proposed in recent years allowed estimating network traffic from partial flow-level or link-level measurements, they often perform poorly for traffic matrix estimation nowadays. Despite strong assumptions like low-rank structure and the prior distribution, existing techniques are usually task-specific and tend to be significantly worse as modern network communication is extremely complicated and dynamic. To address the dilemma, this paper proposed a diffusion-based traffic matrix analysis framework named Diffusion-TM, which leverages problem-agnostic diffusion to notably elevate the estimation performance in both traffic distribution and accuracy. The novel framework not only takes advantage of the powerful generative ability of diffusion models to produce realistic network traffic, but also leverages the denoising process to unbiasedly estimate all end-to-end traffic in a plug-and-play manner under theoretical guarantee. Moreover, taking into account that compiling an intact traffic dataset is usually infeasible, we also propose a two-stage training scheme to make our framework be insensitive to missing values in the dataset. With extensive experiments with real-world datasets, we illustrate the effectiveness of Diffusion-TM on several tasks. Moreover, the results also demonstrate that our method can obtain promising results even with $5\%$ known values left in the datasets.
• Abstract（参考訳）: ネットワークの運用と保守がネットワークトラフィック監視に大きく依存しているため,トラヒックマトリックス分析はネットワーク管理に関わるタスクにおいて最も重要な問題のひとつとなっている。 しかし、高い測定コストと避けられない伝送損失のため、コンピュータネットワークにおける正確な測定を確実に得ることは困難である。 近年提案されている手法によっては、部分フローレベルまたはリンクレベルの測定からネットワークトラフィックを推定できるが、近年ではトラフィック行列推定にはあまり役に立たない場合が多い。 低ランク構造や先行分布といった強い仮定にもかかわらず、既存の技術は通常タスク固有であり、現代のネットワーク通信は極めて複雑で動的であるため、著しく悪化する傾向がある。 このジレンマに対処するために,Diffusion-TMという拡散型トラフィック行列解析フレームワークを提案する。 このフレームワークは、拡散モデルの強力な生成能力を利用して現実的なネットワークトラフィックを生成するだけでなく、デノナイズプロセスを利用して、理論的保証のもと、すべてのエンドツーエンドトラフィックをプラグイン・アンド・プレイで不偏に推定する。 さらに、無傷なトラフィックデータセットのコンパイルが通常不可能であることを考慮して、我々のフレームワークがデータセットの欠落した値に敏感になるように、2段階のトレーニングスキームも提案する。 実世界のデータセットを用いた広範な実験により、ディフュージョンTMがいくつかのタスクにおいて有効であることを示す。 さらに,本手法は,データセットに5\%の既知値が残されている場合でも,有望な結果が得られることを示す。

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