Abstract-High-Speed ryggrader regelbundet påverkas av olika typer av nätverksanomalier, allt från skadliga attacker till ofarliga stora dataöverföringar. Olika typer av anomalier påverkar nätverket på olika sätt, och det är svårt att på förhand veta hur en potentiell anomali kommer att visa sig i trafikstatistiken. I detta papper beskriver vi en online, sekventiell, anomali detektionsalgoritm, som är lämplig att använda med multivariat data. Den föreslagna algoritmen är baserad på kärnversionen av den rekursiva minst kvadratalgoritmen. Den antar ingen modell för nätverkstrafik eller anomalier, och konstruerar och anpassar en ordbok av funktioner som ungefär spänner subrymden av normalt beteende. Algoritmen väcker ett larm omedelbart när man stöter på en avvikelse från normen. Genom jämförelse med befintliga blockbaserade offlinemetoder baserade på Principal Component Analysis, visar vi att vår online-algoritm är lika effektiv men har mycket snabbare tid till upptäckt och lägre beräknings komplexitet. Vi utforskar också minimal volym uppsättning metoder för att identifiera regionen normalitet.
Referens REF föreslog en online anomali detektion metod med hjälp av kärnan rekursiva minst kvadrater algoritm för att lösa problemet med online detektion.
Multivariate Online Anomaly Detection Using Kernel Recursive Least Squares
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2007 - 26th IEEE International Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2007 - 26th IEEE International Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}