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네트워크 추론은 종단 간 흐름 속도를 추론하는 효과적인 메커니즘이며 다양한 응용 프로그램(예: 네트워크 감시 및 진단)을 가능하게 했습니다. 본 논문은 네트워크 추론의 반대 측면, 즉 추론을 부정확하게 만드는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 우리는 이를 네트워크 반추론이라고 부릅니다. 대부분의 연구 노력은 효율적인 추론 방법 개발에 집중되어 있기 때문에 반추론의 설계는 크게 간과되고 있습니다. 네트워크 추론이 바람직하지 않은 경우, 즉 비밀 통신 및 군사 응용 프로그램과 같은 경우에 반추론 시나리오가 발생할 수 있습니다. 우리의 목표는 반추론을 제공하기 위해 네트워크 동력을 탐구하는 것입니다. 특히 우리는 네트워크 동력을 유발하는 두 가지 능동적 전략을 고려합니다: 기만 트래픽 전송과 추론을 오도하기 위한 라우팅 변경입니다. 우리는 제한된 비용을 유지하는 능동적 전략의 유도된 추론 오류를 정량화하기 위한 분석 프레임워크를 구축합니다. 분석 및 시뮬레이션을 통해 우리는 기만 트래픽의 경우, 간단한 무작위 전송 전략이 가장 잘 조정된 전송 전략과 동일한 차원의 추론 오류를 달성할 수 있으며, 라우팅 변경은 어떤 기만 트래픽 전략보다 높은 차원의 추론 오류를 초래할 수 있음을 발견했습니다. 우리의 결과는 능동적 전략에 대한 기본적인 관점을 드러낼 뿐만 아니라 반추론의 실제 설계에 대한 지침을 제공합니다.
Lu et al. (Thu,)는 이 문제를 연구했습니다.