Sygnalizowanie nieprawidłowości
W ramach projektu pod nazwą "Wykrywanie anomalii w sieciach rozproszonych" (DAD) skupiono się na wykrywaniu anomalii (nowości) rozproszonych i nieparametrycznych. Finansowany ze środków UE projekt uwzględnił ten problem w złożonych, wielkoskalowych, rozproszonych i nieustannie zmieniających się warunkach sieciowych. Badacze wykorzystali czasoprzestrzenne modele graficzne i istniejące metody przekazywania komunikatów do zbadania ograniczeń wydajności podstawowej oraz analizowania danych i pomiarów rzeczywistych. Jednym z rezultatów projektu było opracowanie rozproszonej wersji analizy głównych składowych (PCA), klasycznej metody, która okazała się skuteczna w zakresie wyrywania anomalii w ustawieniach wysoko wymiarowych. Jednak standardowa analiza PCA obejmuje rozmaite parametry niełatwo wdrażane w sieciach rozproszonych. W związku z tym celem projektu było połączenie PCA z określonym modelem graficznym, który pozwala na przetwarzanie zdecentralizowane. W ten sposób partnerzy projektu DAD byli w stanie wdrożyć rozproszoną wersję metody PCA w oparciu o przekazywanie komunikatów, a następnie zidentyfikować wcześniejszy wykres niezależności warunkowej, który ułatwił rozproszone wykrywanie anomalii w sieci. Wydajność uzyskanej w ten sposób metodologii porównano z istniejącymi metodami, a jej zalety zademonstrowano przy użyciu rzeczywistego zestawu danych. Po zakończeniu projektu, zaproponowano ujednoliconą strukturę rozproszonego wykrywania anomalii w sieciach oraz opracowano i przeanalizowano nowe algorytmy. Wyniki przedstawiono podczas konferencji i przyjęto do publikacji w jednym z wiodących czasopism. Projekt DAD wniósł znaczący wkład teoretyczny i praktyczny do stanu obecnego w dziedzinie projektowania sieci rozproszonych i analizy wykrywania anomalii. Stworzona w ten sposób metoda rozproszonego wykrywania anomalii ma zastosowanie w wielu praktycznych sieciach, które funkcjonują zgodnie z wewnętrznymi strukturami niezależności warunkowej.
