Vi utvecklar en beteendebaserad anomali detektionsmetod som upptäcker nätverksanomalier genom att jämföra den nuvarande nätverkstrafiken mot en basal distribution. Maximum Entropy-tekniken ger en flexibel och snabb metod för att uppskatta basaldistributionen, vilket också ger nätverksadministratören en flerdimensionell bild av nätverkstrafiken. Genom att beräkna en åtgärd som rör den relativa entropin i nätverkstrafiken under observation med avseende på basaldistributionen, kan vi urskilja avvikelser som ändrar trafiken antingen abrupt eller långsamt. Dessutom ger vår metod information om vilken typ av anomali som upptäcks. Det kräver ett konstant minne och en beräkningstid som är proportionell mot trafikhastigheten.
I REF används tvåfasåtgärder för att upptäcka nätavvikelser genom att jämföra den nuvarande nättrafiken med en basaldistribution.
Detecting anomalies in network traffic using maximum entropy estimation
{'venue': "IMC '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}