Study of Mail Traffic Distribution Functions for Seasonality Hypothesis Confirmation

  • О.С. Терновой Altai State University (Barnaul, Russia) Email: oleg1251@mail.ru
  • Е.В. Данько Altai State University (Barnaul, Russia) Email: evdanko88@gmail.com
Keywords: R/S-analysis, Hurst method, mail traffic, seasonality of mail traffic

Abstract

In this paper, mail traffic distribution functions are studied using various statistical methods. Streams of unwanted e-mail messages (spam) and legitimate mail traffic are studied separately. The current state of the problem and similar studies are considered. It is concluded that there has been a significant increase in mail traffic in recent years and a change in its structure. As a hypothesis, an assumption is made about the "seasonality"(repetition of rise and fall time periods) of incoming e-mails. This hypothesis has been partially confirmed. The R/S analysis and the Hurst method are used to confirm the hypothesis. The analysis shows the presence of stable trends of legitimate mail traffic and wandering series tendency for unwanted e-mail traffic. In conclusion, there is a discussion of practical problems for which the obtained results can be applied.

DOI 10.14258/izvasu(2017)4-28

Downloads

Metrics

PDF views
197
Jan 2017Jul 2017Jan 2018Jul 2018Jan 2019Jul 2019Jan 2020Jul 2020Jan 2021Jul 2021Jan 2022Jul 2022Jan 2023Jul 2023Jan 2024Jul 2024Jan 2025Jul 2025Jan 202641
|

Author Biographies

О.С. Терновой, Altai State University (Barnaul, Russia)
кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры информатики, начальник отдела информационных технологий и инноваций в образовании
Е.В. Данько, Altai State University (Barnaul, Russia)
ассистент кафедры информатики

References

Будников К.И., Курочкин А.В., Лубков А.А., Яковлев А.В. Оценка датчиков мониторинга электронной почты с помощью синтетического теста transmail // Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики : труды Международной конференции, посвященной 90-летию со дня рождения академика Г. И. Марчука. — Новосибирск, 2015.

Email Statistics Report, 2010 // The Radicati Group, inc. [Electronic resourse]. — URL: www.radicati.com (дата обращения: 10.05.2017).

State of Spam & Phishing. A Monthly Report // Symantec corp. Report #53, [Electronic resourse]. — URL: http://www symantec.com/content/en/us/enterprise/other_resources/b-state_of_spam_and_phishing_report_05-2011.en-us.pdf (дата обращения: 10.05.2017).

Назаров Д. Режем спам. Дополнительные методы // Системный администратор. — 2005. — № 2 (27).

Терновой О.С., Жариков А.В., Шатохин А.С Применение метода Хёрста для определения сезонности сетевого трафика с целью раннего обнаружения DDOS-атак // Динамика систем, механизмов и машин. — 2016. — Т. 4, № 1.

Song Luo, Gerald A. Marin. Realistic internet traffic simulation through mixture mode ling and a case study // Winter Simulation Conference. 2005.

Jena K., Popescu A., Nilsson A. Modeling and Evaluation of Internet Applicati ons // International Teletraffic Congress ITC18. 2003.

Калашников С.Г. Анализ характеристик почтового трафика на примере мэи (ТУ) // Вестник МЭИ. — 2010. — № 2.

Эдгар Э. Петерс. Хаос и порядок. — М., 2000.

Данько Е.В. Функция субъективной полезности инвестиционных решений в условиях информационной неопределенности и метод оценки ее параметров // Вестник Новосибирского гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. - 2015. - Т. 13, вып. 3.

Терновой О.С. Методика и средства раннего выявления и противодействия угрозам нарушения информационной безопасности в результате DDOS-атак // Известия Алтайского гос. ун-та. — 2013. — № 1/2 (77). D0I:10.14258/ izvasu(2013)1.2-24.

How to Cite
Терновой О., Данько Е. Study of Mail Traffic Distribution Functions for Seasonality Hypothesis Confirmation // Izvestiya of Altai State University, 1, № 4(96) DOI: 10.14258/izvasu(2017)4-28. URL: http://izvestiya.asu.ru/article/view/%282017%294-28.