Den ökande praktiska effekten av storskalig flödesavskiljning gör det möjligt att föreställa sig trafikanalysmetoder som upptäcker och identifierar en stor och mångfaldig uppsättning avvikelser. Men utmaningen med att effektivt analysera denna massiva datakälla för anomali diagnos är ännu ouppfylld. Vi hävdar att fördelningen av paketfunktioner (IP-adresser och portar) som observerats i flödesspår avslöjar både förekomsten och strukturen av ett brett spektrum av avvikelser. Med hjälp av entropi som ett sammanfattande verktyg, visar vi att analysen av funktionsfördelningar leder till betydande framsteg på två fronter: (1) det möjliggör mycket känslig upptäckt av ett brett spektrum av anomalier, öka upptäckter av volymbaserade metoder, och (2) det möjliggör automatisk klassificering av anomalier via oövervakat lärande. Vi visar att med hjälp av funktioner fördelningar, anomalier naturligt faller i distinkta och meningsfulla kluster. Dessa kluster kan användas för att automatiskt klassificera anomalier och för att upptäcka nya anomalier. Vi validerar våra krav på data från två stamnät (Abilene och Géant) och drar slutsatsen att funktionsdistributioner visar löfte som en viktig del av en ganska allmän nätverk anomali diagnos ram.
I REF, Lakhina et al. använda entropi som ett sammanfattande verktyg, och genomföra automatisk klassificering av anomalier via oövervakat lärande.
Mining anomalies using traffic feature distributions
{'venue': "SIGCOMM '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}