Vi utvärderar metoder för att tillämpa oövervakad anomali upptäckt på it-säkerhetsapplikationer på data om datornätverk trafik, eller flöde. Vi lånar från den naturliga språkbearbetningslitteraturen och konceptualiserar flödet som ett slags "språk" som talas mellan maskiner. Fem sekvensaggregeringsregler utvärderas för deras effektivitet i flaggning flera attacktyper i en märkt flödesdataset, CICIDS2017. För sekvensmodellering förlitar vi oss på långsiktigt korttidsminne (LSTM) recidiverande neurala nätverk (RNN). Dessutom beskrivs en enkel frekvensbaserad modell och dess prestanda med avseende på attackdetektering jämförs med LSTM-modellerna. Vi drar slutsatsen att den frekvensbaserade modellen tenderar att prestera lika bra som eller bättre än LSTM-modellerna för de aktuella uppgifterna, med några få anmärkningsvärda undantag.
I REF utfördes en utvärdering av effekten av olika oövervakade anomalidetekteringstekniker vid flaggning av flera anfallstyper.
Sequence Aggregation Rules for Anomaly Detection in Computer Network Traffic
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}