Sammanfattning av denna webbsida: Datautvinning är ett tvärvetenskapligt subområde inom datavetenskap som involverar metoder vid skärningspunkten mellan artificiell intelligens, maskininlärning och statistik. En av uppgifterna är att upptäcka avvikelser som är en analys av stora mängder data för att identifiera objekt, händelser eller observationer som inte överensstämmer med ett förväntat mönster. Anomaly upptäckt är tillämplig i en mängd olika domäner, t.ex., bedrägeri upptäckt, feldetektering, system hälsa övervakning men denna artikel fokuserar på tillämpning av anomali upptäckt inom området för nät intrång upptäckt.Det främsta målet med artikeln är att bevisa att entropy-baserat tillvägagångssätt är lämplig för att upptäcka moderna botnet-liknande malware baserat på anomalous mönster i nätverket. Detta mål uppnås genom att följande punkter förverkligas: i) utarbetande av ett koncept för ursprunglig entropibaserad metod för att upptäcka anomalier i nätverk, ii) genomförande av metoden, iii) utarbetande av originaldata, iv) utvärdering av metoden.
Berezinski m.fl. REF, hanterade en uppgift för data mining-anomalt detektion.
An Entropy-Based Network Anomaly Detection Method
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}