杰瑞米·凯普纳;迈克尔·琼斯;菲尔·戴克斯特拉;Chansup Byun;蒂莫西·戴维斯;海登·贾南珊;威廉·阿坎德;大卫·贝斯特;威廉·贝杰隆;维杰·加德帕利;米歇尔·霍勒;马修·哈贝尔;安娜·克莱恩;劳伦·米利钦;吉列尔莫·莫拉莱斯;朱莉·马伦;Patel，Ritesh公司;亚历克斯·彭特兰;Sandeep皮沙罗迪;安德鲁·普劳特;阿尔伯特·鲁瑟;安东尼奥·罗莎;悉达哈·萨姆西;泰勒·特里格;是的，查尔斯;彼得·米查利亚斯 使用GraphBLAS匿名超稀疏矩阵聚焦和校准大规模网络传感器。 arXiv:2309.01806 预印本，arXiv:2309.01806[cs.NI]（2023）。 摘要：保护社区拥有的网络空间需要社区努力。支持高度尊重隐私的大规模网络观察是保护我们共享网络空间的关键。部署必要的网络传感器需要仔细放置传感器、聚焦和使用大量网络观测数据进行校准。本文使用高性能GraphBLAS匿名超解析矩阵演示了数十亿数据包数据集的新聚焦和校准过程。真实数据集的运行时性能证实了之前观察到的高带宽链路的实时处理速率，同时实现了显著的数据压缩。分析的输出证明了这些程序在聚焦流量矩阵和揭示异常检测所需的潜在稳定重尾统计分布方面的有效性。这些分布对应的检测概率（p{\rm d}）和虚警概率（p_{\rm-fa}）的简单模型突出了网络传感器聚焦和校准的关键性。一旦传感器正确聚焦和校准，它就可以实现良好网络安全的两个核心原则：（1）持续观察网络和（2）最大限度地减少未中断的网络连接。 BibTeX公司 引用 \textit{J.Kepner}等人，“使用图BLAS匿名超稀疏矩阵聚焦和校准大规模网络传感器”，预打印，arXiv:2309.01806[cs.NI]（2023） 全文： 内政部 arXiv公司 OA许可证 arXiv数据来自arXiv OAI-PMH API.如果你发现了错误，请直接向arXiv报告.