Анализ и оптимизация алгоритмов вейвлет-разложения для применения в режиме реального времени в системах обнаружения аномалий телекоммуникационных данных

Аннотация

Одним из подходов к обнаружению сетевых аномалий является анализ рядов показателей функционирования сети. Характеристики, рассчитанные по вейвлет-коэффициентам, действительно, более чувствительны к изменениям ряда, чем характеристики, рассчитанные непосредственно по ряду, но при этом требуют большего объема вычислений, поэтому спектрально-временные алгоритмы, безусловно, подлежат оптимизации для применения в системах реального времени. Кроме того, существуют различные подходы к выполнению вейвлет-разложений, каждый из которых занимает свое место по информативности (по количеству уточняющих коэффициентов), области достоверных значений, вычислительной сложности преобразований. В статье предлагается обоснованный подход к выполнению таких алгоритмов для применения в режиме реального времени в системах обнаружения аномалий телекоммуникационных данных.

Abstract

One of the approaches to the detection of network anomalies is the analyses of parameters of functioning of a network. Characteristics, calculated on a wavelet coefficients, indeed, are more sensitive to changes in the number, than the characteristics calculated directly in a row, but this requires more calculations, the spectral-time algorithms, of course, subject to optimize for application in real-time systems. In addition, there are different approaches to the implementation of wavelet expansions, each of which has its place on the informative value (the number of qualifying ratios), the authentic values, the computational complexity of the transformations. The article offers a reasonable approach to the implementation of these algorithms for use in real-time anomaly detection systems.