Anomaly upptäckt är ett område som har fått mycket uppmärksamhet under de senaste åren. Det finns många olika tillämpningar, bland annat upptäckt av bedrägerier och upptäckt av intrång i nätet. En hel del forskning har gjorts inom detta område, ofta med hjälp av strängar eller attribut-värdedata som det medium från vilket anomalier ska extraheras. Litet arbete har dock fokuserat på att upptäcka anomalier i grafbaserade data. I detta dokument introducerar vi två tekniker för grafbaserad anomalidetektering. Dessutom inför vi en ny metod för att beräkna regelbundenheten i en graf, med tillämpningar för att upptäcka anomalier. Vi antar att dessa metoder kommer att visa sig användbara både för att hitta anomalier, och för att bestämma sannolikheten för framgångsrik anomali upptäckt inom grafbaserade data. Vi tillhandahåller experimentella resultat med hjälp av både verkliga nätverksintrångsdata och artificiellt skapade data.
I REF Noble och Cook introducerades två tekniker för grafbaserad anomalidetektering baserad på minsta beskrivningslängd.
Graph-based anomaly detection
{'venue': "KDD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}