SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Sundmark Daniel)
 

Sökning: WFRF:(Sundmark Daniel) > Round-Trip Time Ano...

Round-Trip Time Anomaly Detection

Brahneborg, Daniel, 1970- (författare)
Infoflex Connect AB, Stockholm, Sweden
Afzal, Wasif (författare)
Mälardalens högskola,Inbyggda system
Causevic, Adnan, 1981- (författare)
Mälardalens högskola,Inbyggda system
visa fler...
Sundmark, Daniel (författare)
Mälardalens högskola,Inbyggda system
Björkman, Mats (författare)
Mälardalens högskola,Inbyggda system
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2018-03-30
2018
Engelska.
Ingår i: ICPE '18 Proceedings of the 2018 ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering. - New York, NY, USA : ACM. - 9781450350952 ; , s. 107-114
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Mobile text messages (SMS) are sometimes used for authentication, which requires short and reliable delivery times. The observed round-trip times when sending an SMS message provide valuable information on the quality of the connection. In this industry paper, we propose a method for detecting round-trip time anomalies, where the exact distribution is unknown, the variance is several orders of magnitude, and there are lots of shorter spikes that should be ignored. In particular, we show that using an adaption of Double Seasonal Exponential Smoothing to reduce the content dependent variations, followed by the Remedian to find short-term and long-term medians, successfully identifies larger groups of outliers. As training data for our method we use log files from a live SMS gateway. In order to verify the effectiveness of our approach, we utilize simulated data. Our contributions are a description on how to isolate content dependent variations, and the sequence of steps to find significant anomalies in big data.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy