The Proceedings of 14th Australian Information Security Management Conference, 5-6 December 2016, Edith Cowan University, Perth, Australia

The annual Security Congress, run by the Security Research Institute at Edith Cowan University, includes the Australian Information Security and Management Conference. Now in its fourteenth year, the conference remains popular for its diverse content and mixture of technical research and discussion papers. The area of information security and management continues to be varied, as is reflected by the wide variety of subject matter covered by the papers this year. The conference has drawn interest and papers from within Australia and internationally. All submitted papers were subject to a double blind peer review process. Fifteen papers were submitted from Australia and overseas, of which ten were accepted for final presentation and publication. We wish to thank the reviewers for kindly volunteering their time and expertise in support of this event. We would also like to thank the conference committee who have organised yet another successful congress. Events such as this are impossible without the tireless efforts of such people in reviewing and editing the conference papers, and assisting with the planning, organisation and execution of the conferences. To our sponsors also a vote of thanks for both the financial and moral support provided to the conference. Finally, thank you to the administrative and technical staff, and students of the ECU Security Research Institute for their contributions to the running of the conference

Optical Wireless Data Center Networks

Bandwidth and computation-intensive Big Data applications in disciplines like social media, bio- and nano-informatics, Internet-of-Things (IoT), and real-time analytics, are pushing existing access and core (backbone) networks as well as Data Center Networks (DCNs) to their limits. Next generation DCNs must support continuously increasing network traffic while satisfying minimum performance requirements of latency, reliability, flexibility and scalability. Therefore, a larger number of cables (i.e., copper-cables and fiber optics) may be required in conventional wired DCNs. In addition to limiting the possible topologies, large number of cables may result into design and development problems related to wire ducting and maintenance, heat dissipation, and power consumption. To address the cabling complexity in wired DCNs, we propose OWCells, a class of optical wireless cellular data center network architectures in which fixed line of sight (LOS) optical wireless communication (OWC) links are used to connect the racks arranged in regular polygonal topologies. We present the OWCell DCN architecture, develop its theoretical underpinnings, and investigate routing protocols and OWC transceiver design. To realize a fully wireless DCN, servers in racks must also be connected using OWC links. There is, however, a difficulty of connecting multiple adjacent network components, such as servers in a rack, using point-to-point LOS links. To overcome this problem, we propose and validate the feasibility of an FSO-Bus to connect multiple adjacent network components using NLOS point-to-point OWC links. Finally, to complete the design of the OWC transceiver, we develop a new class of strictly and rearrangeably non-blocking multicast optical switches in which multicast is performed efficiently at the physical optical (lower) layer rather than upper layers (e.g., application layer). Advisors: Jitender S. Deogun and Dennis R. Alexande

Learning from complex networks

Graph Theory has proven to be a universal language for describing modern complex systems. The elegant theoretical framework of graphs drew the researchers' attention over decades. Therefore, graphs have emerged as a ubiquitous data structure in various applications where a relational characteristic is evident. Graph-driven applications are found, e.g., in social network analysis, telecommunication networks, logistic processes, recommendation systems, modeling kinetic interactions in protein networks, or the 'Internet of Things' (IoT) where modeling billions of interconnected web-enabled devices is of paramount importance. This thesis dives deep into the challenges of modern graph applications. It proposes a robustified and accelerated spectral clustering model in homogeneous graphs and novel transformer-driven graph shell models for attributed graphs. A new data structure is introduced for probabilistic graphs to compute the information flow efficiently. Moreover, a metaheuristic algorithm is designed to find a good solution to an optimization problem composed of an extended vehicle routing problem. The thesis closes with an analysis of trend flows in social media data. Detecting communities within a graph is a fundamental data mining task of interest in virtually all areas and also serves as an unsupervised preprocessing step for many downstream tasks. One most the most well-established clustering methods is Spectral Clustering. However, standard spectral clustering is highly sensitive to noisy input data, and the eigendecomposition has a high, cubic runtime complexity O(n^3). Tackling one of these problems often exacerbates the other. This thesis presents a new model which accelerates the eigendecomposition step by replacing it with a Nyström approximation. Robustness is achieved by iteratively separating the data into a cleansed and noisy part of the data. In this process, representing the input data as a graph is vital to identify parts of the data being well connected by analyzing the vertices' distances in the eigenspace. With the advances in deep learning architectures, we also observe a surge in research on graph representation learning. The message-passing paradigm in Graph Neural Networks (GNNs) formalizes a predominant heuristic for multi-relational and attributed graph data to learn node representations. In downstream applications, we can use the representations to tackle theoretical problems known as node classification, graph classification/regression, and relation prediction. However, a common issue in GNNs is known as over-smoothing. By increasing the number of iterations within the message-passing, the nodes' representations of the input graph align and become indiscernible. This thesis shows an efficient way of relaxing the GNN architecture by employing a routing heuristic in the general workflow. Specifically, an additional layer routes the nodes' representations to dedicated experts. Each expert calculates the representations according to their respective GNN workflow. The definitions of distinguishable GNNs result from k-localized views starting from a central node. This procedure is referred to as Graph Shell Attention (SEA), where experts process different subgraphs in a transformer-motivated fashion. Reliable propagation of information through large communication networks, social networks, or sensor networks is relevant to applications concerning marketing, social analysis, or monitoring physical or environmental conditions. However, social ties of friendship may be obsolete, and communication links may fail, inducing the notion of uncertainty in such networks. This thesis addresses the problem of optimizing information propagation in uncertain networks given a constrained budget of edges. A specialized data structure, called F-tree, addresses two NP-hard subproblems: the computation of the expected information flow and the optimal choice of edges. The F-tree identifies independent components of a probabilistic input graph for which the information flow can either be computed analytically and efficiently or for which traditional Monte-Carlo sampling can be applied independently of the remaining network. The next part of the thesis covers a graph problem from the Operations Research point of view. A new variant of the well-known vehicle routing problem (VRP) is introduced, where customers are served within a specific time window (TW), as well as flexible delivery locations (FL) including capacity constraints. The latter implies that each customer is scheduled in one out of a set of capacitated delivery service locations. Practically, the VRPTW-FL problem is relevant for applications in parcel delivery, routing with limited parking space, or, for example, in the scope of hospital-wide scheduling of physical therapists. This thesis presents a metaheuristic built upon a hybrid Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS). Moreover, a backtracking mechanism in the construction phase is introduced to alter unsatisfactory decisions at early stages. In the computational study, hospital data is used to evaluate the utility of flexible delivery locations and various cost functions. In the last part of the thesis, social media trends are analyzed, which yields insights into user sentiment and newsworthy topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a particular topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same subject. This thesis presents a method to classify trend archetypes to predict future dissemination by investigating the dissemination of such trends in space and time. Generally, with the ever-increasing scale and complexity of graph-structured datasets and artificial intelligence advances, AI-backed models will inevitably play an important role in analyzing, modeling, and enhancing knowledge extraction from graph data.Die Graphentheorie hat sich zur einer universellen Sprache entwickelt, mit Hilfe derer sich moderne und komplexe Systeme und Zusammenhänge beschreiben lassen. Diese theoretisch elegante und gut fundierte Rahmenstruktur attrahierte über Dekaden hinweg die Aufmerksamkeit von Wissenschaftlern/-innen. In der heutigen Informationstechnologie-Landschaft haben sich Graphen längst zu einer allgegenwärtigen Datenstruktur in Anwendungen etabliert, innerhalb derer charakteristische Zusammenhangskomponenten eine zentrale Rolle spielen. Anwendungen, die über Graphen unterstützt werden, finden sich u.a. in der Analyse von sozialen Netzwerken, Telekommunikationsnetwerken, logistische Prozessverwaltung, Analyse von Empfehlungsdiensten, in der Modellierung kinetischer Interaktionen von Proteinstrukturen, oder auch im "Internet der Dinge" (engl.: 'Internet Of Things' (IoT)), welches das Zusammenspiel von abermillionen web-unterstützte Endgeräte abbildet und eine prädominierende Rolle für große IT-Unternehmen spielt. Diese Dissertation beleuchtet die Herausforderungen moderner Graphanwendungen. Im Bereich homogener Netzwerken wird ein beschleunigtes und robustes spektrales Clusteringverfahren, sowie ein Modell zur Untersuchung von Teilgraphen mittels Transformer-Architekturen für attribuierte Graphen vorgestellt. Auf wahrscheinlichkeitsbasierten homogenen Netzwerken wird eine neue Datenstruktur eingeführt, die es erlaubt einen effizienten Informationsfluss innerhalb eines Graphen zu berechnen. Darüber hinaus wird ein Optimierungsproblem in Transportnetzwerken beleuchtet, sowie eine Untersuchung von Trendflüssen in sozialen Medien diskutiert. Die Untersuchung von Verbünden (engl.: 'Clusters') von Graphdaten stellt einen Eckpfeiler im Bereich der Datengewinnung dar. Die Erkenntnisse sind nahezu in allen praktischen Bereichen von Relevanz und dient im Bereich des unüberwachten Lernens als Vorverarbeitungsschritt für viele nachgeschaltete Aufgaben. Einer der weit verbreitetsten Methodiken zur Verbundanalyse ist das spektrale Clustering. Die Qualität des spektralen Clusterings leidet, wenn die Eingabedaten sehr verrauscht sind und darüber hinaus ist die Eigenwertzerlegung mit O(n^3) eine teure Operation und damit wesentlich für die hohe, kubische Laufzeitkomplexität verantwortlich. Die Optimierung von einem dieser Kriterien exazerbiert oftmals das verbleibende Kriterium. In dieser Dissertation wird ein neues Modell vorgestellt, innerhalb dessen die Eigenwertzerlegung über eine Nyström Annäherung beschleunigt wird. Die Robustheit wird über ein iteratives Verfahren erreicht, das die gesäuberten und die verrauschten Daten voneinander trennt. Die Darstellung der Eingabedaten über einen Graphen spielt hierbei die zentrale Rolle, die es erlaubt die dicht verbundenen Teile des Graphen zu identifizieren. Dies wird über eine Analyse der Distanzen im Eigenraum erreicht. Parallel zu neueren Erkenntnissen im Bereich des Deep Learnings lässt sich auch ein Forschungsdrang im repräsentativen Lernen von Graphen erkennen. Graph Neural Networks (GNN) sind eine neue Unterform von künstlich neuronalen Netzen (engl.: 'Artificial Neural Networks') auf der Basis von Graphen. Das Paradigma des sogenannten 'message-passing' in neuronalen Netzen, die auf Graphdaten appliziert werden, hat sich hierbei zur prädominierenden Heuristik entwickelt, um Vektordarstellungen von Knoten aus (multi-)relationalen, attribuierten Graphdaten zu lernen. Am Ende der Prozesskette können wir somit theoretische Probleme angehen und lösen, die sich mit Fragestellungen über die Klassifikation von Knoten oder Graphen, über regressive Ausdrucksmöglichkeiten bis hin zur Vorhersage von relationaler Verbindungen beschäftigen. Ein klassisches Problem innerhalb graphischer neuronaler Netze ist bekannt unter der Terminologie des 'over-smoothing' (dt.: 'Überglättens'). Es beschreibt, dass sich mit steigender Anzahl an Iterationen des wechselseitigen Informationsaustausches, die Knotenrepräsentationen im vektoriellen Raum angleichen und somit nicht mehr unterschieden werden können. In dieser Forschungsarbeit wird eine effiziente Methode vorgestellt, die die klassische GNN Architektur aufbricht und eine Vermittlerschicht in den herkömmlichen Verarbeitungsfluss einarbeitet. Konkret gesprochen werden hierbei Knotenrepräsentationen an ausgezeichnete Experten geschickt. Jeder Experte verarbeitet auf idiosynkratischer Basis die Knoteninformation. Ausgehend von einem Anfrageknoten liegt das Kriterium für die Unterscheidbarkeit von Experten in der restriktiven Verarbeitung lokaler Information. Diese neue Heuristik wird als 'Graph Shell Attention' (SEA) bezeichnet und beschreibt die Informationsverarbeitung unterschiedlicher Teilgraphen von Experten unter der Verwendung der Transformer-technologie. Eine zuverlässige Weiterleitung von Informationen über größere Kommunikationsnetzwerken, sozialen Netzwerken oder Sensorennetzwerken spielen eine wichtige Rolle in Anwendungen der Marktanalyse, der Analyse eines sozialen Gefüges, oder der Überwachung der physischen und umweltorientierten Bedingungen. Innerhalb dieser Anwendungen können Fälle auftreten, wo Freundschaftsbeziehungen nicht mehr aktuell sind, wo die Kommunikation zweier Endpunkte zusammenbricht, welches mittels einer Unsicherheit des Informationsaustausches zweier Endpunkte ausgedrückt werden kann. Diese Arbeit untersucht die Optimierung des Informationsflusses in Netzwerken, deren Verbindungen unsicher sind, hinsichtlich der Bedingung, dass nur ein Bruchteil der möglichen Kanten für den Informationsaustausch benutzt werden dürfen. Eine eigens entwickelte Datenstruktur - der F-Baum - wird eingeführt, die 2 NP-harte Teilprobleme auf einmal adressiert: zum einen die Berechnung des erwartbaren Informationsflusses und zum anderen die Auswahl der optimalen Kanten. Der F-Baum unterscheidet hierbei unabhängige Zusammenhangskomponenten der wahrscheinlichkeitsbasierten Eingabedaten, deren Informationsfluss entweder analytisch korrekt und effizient berechnet werden können, oder lokal über traditionelle Monte-Carlo sampling approximiert werden können. Der darauffolgende Abschnitt dieser Arbeit befasst sich mit einem Graphproblem aus Sicht der Optimierungsforschung angewandter Mathematik. Es wird eine neue Variante der Tourenplanung vorgestellt, welches neben kundenspezifischer Zeitfenster auch flexible Zustellstandorte beinhaltet. Darüber hinaus obliegt den Zielorten, an denen Kunden bedient werden können, weiteren Kapazitätslimitierungen. Aus praktischer Sicht ist das VRPTW-FL (engl.: "Vehicle Routing Problem with Time Windows and Flexible Locations") eine bedeutende Problemstellung für Paketdienstleister, Routenplanung mit eingeschränkten Stellplätzen oder auch für die praktische Planung der Arbeitsaufteilung von behandelnden Therapeuten/-innen und Ärzten/-innen in einem Krankenhaus. In dieser Arbeit wird für die Bewältigung dieser Problemstellung eine Metaheuristik vorgestellt, die einen hybriden Ansatz mit der sogenannten Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) impliziert. Darüber hinaus wird als Konstruktionsheuristik ein 'Backtracking'-Mechanismus (dt.: Rückverfolgung) angewandt, um initiale Startlösungen aus dem Lösungssuchraum auszuschließen, die weniger vielversprechend sind. In der Evaluierung dieses neuen Ansatz werden Krankenhausdaten untersucht, um auch die Nützlichkeit von flexiblen Zielorten unter verschiedenen Kostenfunktionen herauszuarbeiten. Im letzten Kapitel dieser Dissertation werden Trends in sozialen Daten analysiert, die Auskunft über die Stimmung der Benutzer liefern, sowie Einblicke in tagesaktuelle Geschehnisse gewähren. Ein Kennzeichen solcher Trends liegt in dem Aufbraußen von inhaltsspezifischen Themen innerhalb eines Zeitfensters, die von der durchschnittlichen Erscheinungshäufigkeit desselben Themas signifikant abweichen. Die Untersuchung der Verbreitung solches Trends über die zeitliche und örtliche Dimension erlaubt es, Trends in Archetypen zu klassifizieren, um somit die Ausbreitung zukünftiger Trends hervorzusagen. Mit der immerwährenden Skalierung von Graphdaten und deren Komplexität, und den Fortschritten innerhalb der künstlichen Intelligenz, wird das maschinelle Lernen unweigerlich weiterhin eine wesentliche Rolle spielen, um Graphdaten zu modellieren, analysieren und schlussendlich die Wissensextraktion aus derartigen Daten maßgeblich zu fördern.La théorie des graphes s'est révélée être une langue universel pour décrire les systèmes complexes modernes. L'élégant cadre théorique des graphes a attiré l'attention des chercheurs pendant des décennies. Par conséquent, les graphes sont devenus une structure de données omniprésente dans diverses applications où une caractéristique relationnelle est évidente. Les applications basées sur les graphes se retrouvent, par exemple, dans l'analyse des réseaux sociaux, les réseaux de télécommunication, les processus logistiques, les systèmes de recommandation, la modélisation des interactions cinétiques dans les réseaux de protéines, ou l'"Internet des objets" (IoT) où la modélisation de milliards de dispositifs interconnectés basés sur le web est d'une importance capitale. Cette thèse se penche sur les défis posés par les applications modernes des graphes. Elle propose un modèle de regroupement spectral robuste et accéléré dans les graphes homogènes et de nouveaux modèles d'enveloppe de graphe pilotés par transformateur pour les graphes attribués. Une nouvelle structure de données est introduite pour les graphes probabilistes afin de calculer efficacement le flux d'informations. De plus, un algorithme métaheuristique est conçu pour trouver une bonne solution à un problème d'optimisation composé d'un problème étendu de routage de véhicules. La thèse se termine par une analyse des flux de tendances dans les données des médias sociaux. La détection de communautés au sein d'un graphe est une tâche fondamentale d'exploration de données qui présente un intérêt dans pratiquement tous les domaines et sert également d'étape de prétraitement non supervisé pour de nombreuses tâches en aval. L'une des méthodes de regroupement les mieux établies est le regroupement spectral. Cependant, le regroupement spectral standard est très sensible aux données d'entrée bruitées, et l'eigendecomposition a une complexité d'exécution cubique élevée O(n^3). S'attaquer à l'un de ces problèmes exacerbe souvent l'autre. Cette thèse présente un nouveau modèle qui accélère l'étape d'eigendecomposition en la remplaçant par une approximation de Nyström. La robustesse est obtenue en séparant itérativement les données en une partie nettoyée et une partie bruyante. Dans ce processus, la représentation des données d'entrée sous forme de graphe est essentielle pour identifier les parties des données qui sont bien connectées en analysant les distances des sommets dans l'espace propre. Avec les progrès des architectures de Deep Learning, nous observons également une poussée de la recherche sur l'apprentissage de la représentation graphique. Le paradigme du passage de messages dans les réseaux neuronaux graphiques (GNN) formalise une heuristique prédominante pour les données graphiques multi-relationnelles et attribuées afin d'apprendre les représentations des nœuds. Dans les applications en aval, nous pouvons utiliser les représentations pour résoudre des problèmes théoriques tels que la classification des nœuds, la classification/régression des graphes et la prédiction des relations. Cependant, un problème courant dans les GNN est connu sous le nom de lissage excessif. En augmentant le nombre d'itérations dans le passage de messages, les représentations des nœuds du graphe d'entrée s'alignent et deviennent indiscernables. Cette thèse montre un moyen efficace d'assouplir l'architecture GNN en employant une heuristique de routage dans le flux de travail général. Plus précisément, une couche supplémentaire achemine les représentations des nœuds vers des experts spécialisés. Chaque expert calcule les représentations en fonction de son flux de travail GNN respectif. Les définitions de GNN distincts résultent de k vues localisées à partir d'un nœud central. Cette procédure est appelée Graph Shell Attention (SEA), dans laquelle les experts traitent différents sous-graphes à l'aide d'un transformateur. La propagation fiable d'informations par le biais de grands réseaux de communication, de réseaux sociaux ou de réseaux de capteurs est importante pour les applications concernant le marketing, l'analyse sociale ou la surveillance des conditions physiques ou environnementales. Cependant, les liens sociaux d'amitié peuvent être obsolètes, et les liens de communication peuvent échouer, induisant la notion d'incertitude dans de tels réseaux. Cette thèse aborde le problème de l'optimisation de la propagation de l'information dans les réseaux incertains compte tenu d'un budget contraint d'arêtes. Une structure de données spécialisée, appelée F-tree, traite deux sous-problèmes NP-hard: le calcul du flux d'information attendu et le choix optimal des arêtes. L'arbre F identifie les composants indépendants d'un graphe d'entrée probabiliste pour lesquels le flux d'informations peut être calculé analytiquement et efficacement ou pour lesquels l'échantillonnage Monte-Carlo traditionnel peut être appliqué indépendamment du reste du réseau. La partie suivante de la thèse couvre un problème de graphe du point de vue de la recherche opérationnelle. Une nouvelle variante du célèbre problème d'acheminement par véhicule (VRP) est introduite, où les clients sont servis dans une fenêtre temporelle spécifique (TW), ainsi que des lieux de livraison flexibles (FL) incluant des contraintes de capacité. Ces dernières impliquent que chaque client est programmé dans l'un des emplacements de service de livraison à capacité. En pratique, le problème VRPTW-FL est pertinent pour des applications de livraison de colis, d'acheminement avec un espace de stationnement limité ou, par exemple, dans le cadre de la programmation de kinésithérapeutes à l'échelle d'un hôpital. Cette thèse présente une métaheuristique construite sur une recherche hybride de grands voisinages adaptatifs (ALNS). En outre, un mécanisme de retour en arrière dans la phase de construction est introduit pour modifier les décisions insatisfaisantes à des stades précoces. Dans l'étude computationnelle, des données hospitalières sont utilisées pour évaluer l'utilité de lieux de livraison flexibles et de diverses fonctions de coût. Dans la dernière partie de la thèse, les tendances des médias sociaux sont analysées, ce qui donne un aperçu du sentiment des utilisateurs et des sujets d'actualité. Ces tendances consistent en des rafales de messages concernant un sujet particulier dans un laps de temps donné, s'écartant de manière significative de la fréquence moyenne d'apparition du même sujet. Cette thèse présente une méthode de classification des archétypes de tendances afin de prédire leur diffusion future en étudiant la diffusion de ces tendances dans l'espace et dans le temps. D'une manière générale, avec l'augmentation constante de l'échelle et de la complexité des ensembles de données structurées en graphe et les progrès de l'intelligence artificielle, les modèles soutenus par l'IA joueront inévitablement un rôle important dans l'analyse, la modélisation et l'amélioration de l'extraction de connaissances à partir de données en graphe

Navigability and synchronization in complex networks: a computational approach

Les xarxes complexes han demostrat ser una eina molt valuosa per estudiar sistemes reals, en part, gràcies a la creixent capacitat de computació. En aquesta tesi abordem computacionalment diversos problemes dividits en dos blocs. El primer bloc està motivat pels problemes que planteja la ràpida evolució de la Internet. D’una banda, el creixement exponencial de la xarxa està comprometent la seva escalabilitat per les dependències a les taules d’enrutament globals. Al Capítol 4 proposem un esquema d’enrutament descentralitzat que fa servir la projecció TSVD de l’estructura mesoscòpica de la xarxa com a mapa. Els resultats mostren que fent servir informació local podem guiar amb èxit en l’enrutament. Al Capítol 3 també avaluem la fiabilitat d’aquesta projecció davant el creixement de la xarxa. Els resultats indiquen que aquest mapa és robust i no necessita actualitzacions contínues. D’altra banda, la creixent demanda d’ample de banda és un factor potencial per produir congestió. Al Capítol 5 estenem un esquema d’enrutament dinàmic en el context de les xarxes multiplex, i l’analitzem amb xarxes sintètiques amb diferents assortativitats d’acoblament. Els resultats mostren que tenir en compte el volum de trànsit en l’enrutament retarda l’inici de la congestió. Tot i això, la distribució uniforme del trànsit produeix una transició de fase abrupta. Amb tot, l’acoblament assortatiu es presenta com la millor opció per a dissenys de xarxes òptimes. El segon bloc ve motivat per l’actual crisi financera mundial. Al Capítol 6 proposem estudiar la propagació de les crisis econòmiques utilitzant un model simple de xarxa formada per oscil·ladors integrate-and-fire, i caracteritzar la seva sincronització durant l’evolució de la xarxa de comerç. Els resultats mostren l’aparició d’un procés de globalització que dilueix les fronteres topològiques i accelera la propagació de les crisis financeres.Las redes complejas han demostrado ser una herramienta muy valiosa para estudiar sistemas reales, en parte, gracias a la creciente capacidad de computación. En esta tesis abordamos computacionalmente varios problemas divididos en dos bloques. El primer bloque está motivado por los problemas que plantea la rápida evolución de Internet. Por un lado, el crecimiento exponencial de la red está comprometiendo su escalabilidad por las dependencias a las tablas de enrutado globales. En el Capítulo 4 proponemos un esquema de enrutamiento descentralizado que utiliza la proyección TSVD de la estructura mesoscópica de la red como mapa. Los resultados muestran que utilizando información local podemos guiar con éxito el enrutado. En el Calítulo 3 también evaluamos la fiabilidad de esta proyección bajo cambios en la topología de la red. Los resultados indican que este mapa es robusto y no necesita actualizaciones continuas. Por otra parte, la creciente demanda de ancho de banda es un factor potencial de congestión. En el Capítulo 5 extendemos un esquema de enrutamiento dinámico en el marco de las redes multiplex, y lo analizamos en redes sintéticas con distintas asortatividades de acoplamiento. Los resultados muestran que tener en cuenta el volumen de tráfico en el enrutado retrasa la congestión. Sin embargo, la distribución uniforme del tráfico produce una transición de fase abrupta. Además, el acoplamiento asortativo se presenta como la mejor opción para diseños de redes óptimas. El segundo bloque viene motivado por la actual crisis financiera mundial. En el Capítulo 6 proponemos estudiar la propagación de las crisis económicas utilizando un modelo simple de red formada por osciladores integrate-and-fire, y caracterizar su sincronización durante la evolución de la red de comercio. Los resultados muestran la aparición de un proceso de globalización que diluye las fronteras topológicas y acelera la propagación de las crisis financieras.Complex networks are a powerful tool to study many real systems, partly thanks to the increasing capacity of computational resources. In this dissertation we address computationally a broad scope of problems that are framed in two parts. The first part is motivated by the issues posed by the rapid evolution of the Internet. On one side, the exponential growth of the network is compromising its scalability due to dependencies on global routing tables. In Chapter 4 we propose a decentralized routing scheme that exploits the TSVD projection of the mesoscopic structure of the network as a map. The results show that, using only local information, we can achieve good success rates in the routing process. Additionally, Chapter 3 evaluates the reliability of this projection when network topology changes. The results indicate that this map is very robust and does not need continual updates. On the other side, the increasing bandwidth demand is a potential trigger for congestion episodes. In Chapter 5 we extend a dynamic traffic-aware routing scheme to the context of multiplex networks, and we conduct the analysis on synthetic networks with different coupling assortativity. The results show that considering the traffic load in the transmission process delays the congestion onset. However, the uniform distribution of traffic produces an abrupt phase transition from free-flow to congested state. Withal, assortative coupling is depicted as the best consideration for optimal network designs. The second part is motivated by the current global financial crises. Chapter 6 presents a study on the spreading of economic crises using a simple model of networked integrate-and-fire oscillators and we characterize synchronization process on the evolving trade network. The results show the emergence of a globalization process that dilutes the topological borders and accelerates the spreading of financial crashes

Communication Patterns for Randomized Algorithms

Examples of large scale networks include the Internet, peer-to-peer networks, parallel computing systems, cloud computing systems, sensor networks, and social networks. Efficient dissemination of information in large networks such as these is a funda- mental problem. In many scenarios the gathering of information by a centralised controller can be impractical. When designing and analysing distributed algorithms we must consider the limitations imposed by the heterogeneity of devices in the networks. Devices may have limited computational ability or space. This makes randomised algorithms attractive solutions. Randomised algorithms can often be simpler and easier to implement than their deterministic counterparts. This thesis analyses the effect of communication patterns on the performance of distributed randomised algorithms. We study randomized algorithms with application to three different areas. Firstly, we study a generalization of the balls-into-bins game. Balls into bins games have been used to analyse randomised load balancing. Under the Greedy[d] allocation scheme each ball queries the load of d random bins and is then allocated to the least loaded of them. We consider an infinite, parallel setting where expectedly λn balls are allocated in parallel according to the Greedy[d] allocation scheme in to n bins and subsequently each non-empty bin removes a ball. Our results show that for d = 1,2, the Greedy[d] allocation scheme is self-stabilizing and that in any round the maximum system load for high arrival rates is exponentially smaller for d = 2 compared to d = 1 (w.h.p). Secondly, we introduce protocols that solve the plurality consensus problem on arbitrary graphs for arbitrarily small bias. Typically, protocols depend heavily on the employed communication mechanism. Our protocols are based on an interest- ing relationship between plurality consensus and distributed load balancing. This relationship allows us to design protocols that are both time and space efficient and generalize the state of the art for a large range of problem parameters. Finally, we investigate the effect of restricting the communication of the classical PULL algorithm for randomised rumour spreading. Rumour spreading (broadcast) is a fundamental task in distributed computing. Under the classical PULL algo- rithm, a node with the rumour that receives multiple requests is able to respond to all of them in a given round. Our model restricts nodes such that they can re- spond to at most one request per round. Our results show that the restricted PULL algorithm is optimal for several graph classes such as complete graphs, expanders, random graphs and several Cayley graphs

A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning

Graph representation learning aims to effectively encode high-dimensional sparse graph-structured data into low-dimensional dense vectors, which is a fundamental task that has been widely studied in a range of fields, including machine learning and data mining. Classic graph embedding methods follow the basic idea that the embedding vectors of interconnected nodes in the graph can still maintain a relatively close distance, thereby preserving the structural information between the nodes in the graph. However, this is sub-optimal due to: (i) traditional methods have limited model capacity which limits the learning performance; (ii) existing techniques typically rely on unsupervised learning strategies and fail to couple with the latest learning paradigms; (iii) representation learning and downstream tasks are dependent on each other which should be jointly enhanced. With the remarkable success of deep learning, deep graph representation learning has shown great potential and advantages over shallow (traditional) methods, there exist a large number of deep graph representation learning techniques have been proposed in the past decade, especially graph neural networks. In this survey, we conduct a comprehensive survey on current deep graph representation learning algorithms by proposing a new taxonomy of existing state-of-the-art literature. Specifically, we systematically summarize the essential components of graph representation learning and categorize existing approaches by the ways of graph neural network architectures and the most recent advanced learning paradigms. Moreover, this survey also provides the practical and promising applications of deep graph representation learning. Last but not least, we state new perspectives and suggest challenging directions which deserve further investigations in the future