I detta arbete föreslår vi en ny ram för autonom intrångsdetektering som uppfyller online och adaptiv intrångsdetektering över omärkta HTTP trafikströmmar i datornätverk. Ramverket har potential för självhantering: självmärkning, självuppdatering och självanpassning. Vårt ramverk använder Affinity Propagation (AP) algoritm för att lära ett ämne beteende genom dynamiska kluster av strömmande data. Det märker automatiskt data och anpassar sig till normala beteendeförändringar medan identifierar avvikelser. Två stora riktiga HTTP trafikströmmar som samlas in i vårt institut samt en uppsättning referens KDD'99 data används för att validera ramverket och metoden. Testresultaten visar att den autonoma modellen uppnår bättre resultat i fråga om effektivitet och effektivitet jämfört med adaptiv sekventiell Karhunen-Loeve-metod och statisk AP samt tre andra statiska anomalidetekteringsmetoder, nämligen k-NN, PCA och SVM.
Wang m.fl. REF använde Affinity Propagation (AP) algoritm för att lära sig ämnets beteende i dynamisk klusterbildning.
Autonomic intrusion detection : Adaptively detecting anomalies over unlabeled audit data streams in computer networks
{'venue': 'Knowl. Based Syst.', 'journal': 'Knowl. Based Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}