Abstract Anomaly upptäckt i kommunikationsnät utgör grunden för upptäckt av nya attacker, felkonfigurationer och nätverksfel. Resursbegränsningar för datalagring, överföring och behandling gör det fördelaktigt att begränsa inmatningsdata till funktioner som är a) mycket relevanta för detektionsuppgiften och b) lätt att härleda från nätverksobservationer utan dyra operationer. Att ta bort starka korrelerade, redundanta och irrelevanta funktioner förbättrar också detektionskvaliteten för många algoritmer som bygger på inlärningstekniker. I det här dokumentet tar vi upp problemet med urval av funktioner för nätverkstrafikbaserad anomalidetektering. Vi föreslår en flerstegsmetod för urval av funktioner med hjälp av filter och stegvis regressionsomslag. Vår analys är baserad på 41 allmänt antagna trafikfunktioner som presenteras i flera vanliga trafikdataset. Med vår kombinerade funktionsvalsmetod kunde vi reducera de ursprungliga funktionsvektorerna från 41 till endast 16 funktioner. Vi testade våra resultat med fem i grunden olika klassificeringar, observerar ingen betydande minskning av detektionsprestanda. För att kvantifiera de praktiska fördelarna med våra resultat analyserade vi kostnaderna för att generera individuella funktioner från vanliga IP Flow Information Export poster, tillgängliga på många routrar. Vi visar att vi kan eliminera 13 mycket kostsamma funktioner och därmed minska beräkningsansträngningen för on-line funktionsgenerering från live trafik observationer vid nätverksnoder.
För att välja de viktiga funktionerna från stora funktionsytor, Zseby et al. REF föreslår en flerstegsmetod för val av funktioner med hjälp av filter och stegvis regressionsomslag för att hantera problem med val av funktioner för att upptäcka anomalier.
Analysis of network traffic features for anomaly detection
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}