Abstrakt. Integrated Network-Based Ohio University Network Detective Service (INBOUNDS) är ett nätverksbaserat intrångsdetekteringssystem som utvecklas vid Ohio University. Modulen Anomalous Network-Traffic Detection with Self Organizing Maps (ANDsom) för INBOUNDS upptäcker onormal nätverkstrafik baserad på algoritmen Self-Organizing Map. Varje nätverksanslutning kännetecknas av sex parametrar och specificeras som en sexdimensionell vektor. ANDsom modulen skapar en självorganiserande karta (SOM) med en tvådimensionell gitter av neuroner för varje nätverkstjänst. Under träningsfasen matas normal nätverkstrafik till ANDsom-modulen, och neuronerna i SOM tränas att fånga upp sina karakteristiska mönster. Under realtidsdriften matas en nätverksanslutning till sin respektive SOM, och en "vinnare" väljs ut genom att hitta den neuron som ligger närmast den. Nätverksanslutningen klassificeras sedan som ett intrång om detta avstånd är mer än en förinställd tröskel.
Baserat på den grundläggande självorganiserande kartan (SOM) algoritm, papperet REF syftar till att nätverket trafik anomali detektion regaring universitet campus.
Detecting Anomalous Network Traffic with Self-organizing Maps
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}