Problemet med anom~y detektion kan formas som en av att lära sig att karakterisera behaviom av en individud, system, eller nätverk i termer av temporal sekvenser av dic rete data. Vi presenterar en strategi för detta problem som bygger på exempelbaserade inlärningstekniker (IBL). För att kasta anom~y-detektionsuppgiften i ett IBL-ramverk använder vi ett tillvägagångssätt som omvandlar tidssekvenser av diskreta, oordnade observationer till ett metriska utrymme via ett likhetsmått som kodar intra-attributerar beroende=. Klassificeringsgränser väljs från en bakre karakterisering av v&d-användarens beteende i kombination med en dm-apropå heuristisk. En empirisk utveckling av tillvägagångssättet för användarkommandodata visar att vi exakt kan skilja den profled användaren från alternativa användare när avdable factorura koda sticient information. Futherrnore, vi visar att systemet upptäcker onormala förhållanden snabbt - en viktig qufity för att minska potentiella skador av en mdcious användare. Vi presenterar flera tekniker för att minska kraven på datalagring av användaren profle, inklusive exempel urvalsmetoder och klusterbildning. En empirisk avspänning visar att en ny girig kluster dgonthm minskar storleken på användarmodellen med 70% med ordy en smd förlust i noggrannhet. En jämförelse mellan den giriga klustertekniken och klustringen med K-centers visar att girig klusterbildning är att föredra när det gäller noggrannhet och beräkningstid för denna domän.
Lane och Brodley REF presenterar ett tillvägagångssätt baserat på exempelbaserade inlärningstekniker (IBL) och flera tekniker för att minska kraven på datalagring av användarprofilen.
Temporal sequence learning and data reduction for anomaly detection
{'venue': "CCS '98", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}