Abstract-Network anomali upptäckt är ett levande forskningsområde. Forskare har närmat sig detta problem med hjälp av olika tekniker såsom artificiell intelligens, maskininlärning och statliga maskinmodellering. I detta dokument granskar vi först dessa metoder för att upptäcka anomalier och beskriver sedan i detalj en statistisk signalbehandlingsteknik baserad på plötslig förändringsdetektering. Vi visar att denna signalbehandlingsteknik är effektiv för att upptäcka flera nätverksavvikelser. Fallstudier från verkliga nätverksdata som visar kraften i signalbehandlingsmetoden för att upptäcka anomalier i nätverket presenteras. Tillämpningen av signalbehandlingsteknik på detta område är fortfarande i sin linda, och vi anser att den har stor potential att förbättra fältet, och därigenom förbättra tillförlitligheten i IP-nät.
I detta papper, författare granska användningen av signalbehandling tekniker för att ta itu med problemet med att mäta, analysera och syntetisera nätverksinformation för att få normala nätverksbeteende REF.
Anomaly Detection in IP Networks
{'venue': 'ICDCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}