Abstrakt. Inkrementell upptäckt för datornätverkssystem blir en av de mest kritiska uppgifterna för nätverksadministratörer idag. Den har en viktig roll för organisationer, regeringar och vårt samhälle på grund av dess värdefulla resurser på datornätverk. Traditionella strategier för att upptäcka missbruk kan inte upptäcka nya och okända intrång. Dessutom är anomali upptäckt i nätverkssäkerhet syftar till att skilja mellan olagliga eller skadliga händelser och normalt beteende hos nätverkssystem. Anomaly detektion kan betraktas som ett klassificeringsproblem där den bygger modeller av normala nätverksbeteende, som den använder för att upptäcka nya mönster som väsentligt avviker från modellen. De flesta av den aktuella forskningen om anomali upptäckt bygger på inlärning av normalt och anomali beteenden. De tar inte hänsyn till de tidigare, senaste händelserna för att upptäcka den nya inkommande. I detta dokument föreslår vi en kollektiv modell för att upptäcka anomalier som bygger på inlärning av neurala nätverk och funktion. Normalt är en Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM RNN) endast tränad på normala data och den kan förutsäga flera steg före en inmatning. I vårt tillvägagångssätt tränas en LSTM RNN med normala tidsseriedata innan vi utför en levande förutsägelse för varje steg. I stället för att överväga varje steg separat föreslås nu observation av förutsägelsefel från ett visst antal tidssteg som en ny idé för att upptäcka kollektiva avvikelser. Förutsägelsefelen från ett antal av de senaste stegen över en tröskel kommer att tyda på en kollektiv anomali. Modellen bygger på en tidsserieversion av KDD 1999-datasetet. Experimenten visar att det är möjligt att erbjuda tillförlitlig och effektiv för kollektiv anomalidetektering.
Bontemps m.fl. REF presenterade en kollektiv anomalidetekteringsmodell i realtid baserad på LSTM Recurrent Neural Network.
Collective Anomaly Detection based on Long Short Term Memory Recurrent Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}