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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Gaussian Tendencies in Data Flow in Communication Links

verfasst von : Rudra Pratap Ojha, Dharm Raj, Pramod Kumar Srivastava, Goutam Sanyal

Erschienen in: Cyber Security

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

We have modeled data flow in communication link using random motion of a particle, which results in a Gaussian pattern of traffic flow over a period of time. The varying degrees of spectral deviation present a coherent model of data flow for wired links. We have considered multiple link systems and presented an n-dimensional representation of traffic model using a Gaussian function governed by n-parameters. The model opens new insights toward analyzing and predicting bandwidth requirements in communication links and their prospective failure.

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Literatur
1.
Sunita K, Mukta N, Jiten M, Shilpa S (2001) Traffic characterization for heterogeneous applications. ECPE 6504
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Moore AW, Zuev D (2005) Internet traffic classification using Bayesian analysis techniques. In: Proceedings of the 2005 ACM SIGMETRICS international conference on measurement and modeling of computer systems, pp 50–60
3.
Hohn N, Veitch D (2003) Inverting sampled traffic. In: Proceeding ACM internet measurement conference, Miami, USA, pp 222–233, Oct 2003
4.
Coffman KG, Odlyzko AM (2001) Internet growth: is there a”Moore’s law “for data traffic?”. In: Abello J, Ardalos PMP, Resende GC (eds) Handbook of massive data sets. Kluwer
5.
Reif F Fundamental of statistical and thermal physics
Metadaten
Titel
Gaussian Tendencies in Data Flow in Communication Links
verfasst von
Rudra Pratap Ojha
Dharm Raj
Pramod Kumar Srivastava
Goutam Sanyal
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Cyber Security

Print ISBN: 978-981-10-8535-2

Electronic ISBN: 978-981-10-8536-9

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-8536-9_48