Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
BR
Božidar Radunović
Author with expertise in Network Intrusion Detection and Defense Mechanisms
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(67% Open Access)
Cited by:
1,102
h-index:
29
/
i10-index:
50
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A Unified Framework for Max-Min and Min-Max Fairness With Applications

Božidar Radunović et al.Oct 1, 2007
 Max-min fairness is widely used in various areas of networking. In every case where it is used, there is a proof of existence and one or several algorithms for computing it; in most, but not all cases, they are based on the notion of bottlenecks. In spite of this wide applicability, there are still examples, arising in the context of wireless or peer-to-peer networks, where the existing theories do not seem to apply directly. In this paper, we give a unifying treatment of max-min fairness, which encompasses all existing results in a simplifying framework, and extend its applicability to new examples. First, we observe that the existence of max-min fairness is actually a geometric property of the set of feasible allocations. There exist sets on which max-min fairness does not exist, and we describe a large class of sets on which a max-min fair allocation does exist. This class contains, but is not limited to the compact, convex sets of $\BBR^N$ . Second, we give a general purpose centralized algorithm, called Max-min Programming, for computing the max-min fair allocation in all cases where it exists (whether the set of feasible allocations is in our class or not). Its complexity is of the order of $N$  linear programming steps in $\BBR^N$ , in the case where the feasible set is defined by linear constraints. We show that, if the set of feasible allocations has the free disposal property, then Max-min Programming reduces to a simpler algorithm, called Water Filling, whose complexity is much lower. Free disposal corresponds to the cases where a bottleneck argument can be made, and Water Filling is the general form of all previously known centralized algorithms for such cases.
0
Citation307
0
Save
0

SpotLight -- An Open RAN Anomaly Detection and Identification System

Chuanhao Sun et al.Dec 4, 2024
The Open RAN architecture, featuring disaggregated and virtualized RAN functions communicating over standardized interfaces, promises a diverse, multi-vendor ecosystem. However, these features also increase operational complexity, complicating the troubleshooting of RAN performance issues and failures. Addressing this challenge requires a reliable, explainable anomaly detection method, which Open RAN currently lacks. To address this problem, we have developed SpotLight, a tailored distributed deep learning method running across the edge and cloud. SpotLight continuously detects and localizes anomalies by analyzing a diverse, fine-grained stream of metrics from the RAN and platform. It employs a novel multi-stage generative model to identify potential anomalies at the edge using a lightweight algorithm, followed by anomaly confirmation and an explainability phase in the cloud, which pinpoints the minimal set of KPIs responsible for the anomaly. In this demo, using a carrier-grade indoor Open RAN testbed with configurable anomaly event generation and replay, we highlight (1) the difficulty of troubleshooting problems in Open RAN and (2) accurate, efficient, and explainable online anomaly detection with SpotLight and corresponding visualization in comparison with prior art.
0

SpotLight: Accurate, Explainable and Efficient Anomaly Detection for Open RAN

Chuanhao Sun et al.Dec 4, 2024
The Open RAN architecture, with disaggregated and virtualized RAN functions communicating over standardized interfaces, promises a diversified and multi-vendor RAN ecosystem. However, these same features contribute to increased operational complexity, making it highly challenging to troubleshoot RAN related performance issues and failures. Tackling this challenge requires a dependable, explainable anomaly detection method that Open RAN is currently lacking. To address this problem, we introduce SpotLight, a tailored system archtecture with a distributed deep generative modeling based method running across the edge and cloud. SpotLight takes in a diverse, fine grained stream of metrics from the RAN and the platform, to continually detect and localize anomalies. It introduces a novel multi-stage generative model to detect potential anomalies at the edge using a light-weight algorithm, followed by anomaly confirmation and an explain-ability phase at the cloud, that helps identify the minimal set of KPIs that caused the anomaly. We evaluate SpotLight using the metrics collected from an enterprise-scale 5G Open RAN deployment in an indoor office building. Our results show that compared to a range of baseline methods, SpotLight yields significant gains in accuracy (13% higher F1 score), explain-ability (2.3 -- 4X reduction in the number of reported KPIs) and efficiency (4 -- 7X bandwidth reduction).