Att upptäcka och förstå avvikelser i IP-nätverk är ett öppet och odefinierat problem. I detta syfte har vi nyligen föreslagit subrymdsmetoden för anomalidiagnos. I detta dokument presenterar vi den första storskaliga utforskningen av subrymdsmetodens kraft när den tillämpas på flödestrafik. En viktig aspekt av detta tillvägagångssätt är att det sammanställer information från flödesmätningar som görs i hela nätverket. Vi tillämpar subrymdsmetoden på tre olika typer av provtagningsflödestrafik i ett stort akademiskt nätverk: multivariata tidsserier av bytesräkningar, paketräkningar och IP-flödesräkningar. Vi visar att varje trafiktyp fokuserar på olika typer av avvikelser via subrymdsmetoden. Vi illustrerar och klassificerar den uppsättning avvikelser som upptäcks. Vi finner att nästan alla avvikelser som upptäcks är händelser av intresse för nätoperatörerna. Dessutom spänner anomalierna över ett anmärkningsvärt brett spektrum av händelsetyper, inklusive överbelastningsattacker (en källa och distribuerad), flash-publiker, hamnskanning, nedströmstrafikteknik, flöden med hög hastighet, maskutbredning och nätverksavbrott.
De erhöll och klassificerade en annan uppsättning avvikelser för olika trafiktyper med hjälp av subrymdsmetoden REF.
Characterization of network-wide anomalies in traffic flows
{'venue': "IMC '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}