Abstrakt. Utplacering och användning av Anomaly Detection (AD) sensorer kräver ofta ingripande av en mänsklig expert för att manuellt kalibrera och optimera deras prestanda. Beroende på platsen och vilken typ av trafik den tar emot, kan operatörerna vara tvungna att tillhandahålla färska och renade utbildningsdata, egenskaperna hos den förväntade trafiken (dvs. outlier ratio), och undantag eller ens förväntade framtida ändringar av systemets beteende. I detta dokument studerar vi de potentiella prestandaproblem som härrör från att fullt ut automatisera AD-sensorernas dagliga underhåll och kalibrering. Vårt mål är att avlägsna beroendet av mänsklig operatör med hjälp av en omärkt, och därmed potentiellt smutsig, prov av inkommande trafik. I detta syfte föreslår vi att förbättra träningsfasen för AD-sensorer med en självkalibreringsfas, vilket leder till automatisk bestämning av de optimala AD-parametrarna. Vi visar hur denna nya kalibreringsfas kan användas tillsammans med tidigare föreslagna metoder för att träna datasanering vilket resulterar i en helt automatiserad AD-underhållscykel. Vårt tillvägagångssätt är helt agnostiskt mot den underliggande AD-sensoralgoritmen. Dessutom kan självkalibreringen tillämpas på nätet för att säkerställa att de resulterande AD-modellerna återspeglar förändringar i systemets beteende som annars skulle göra sensorns interna tillstånd inkonsekvent. Vi verifierar giltigheten av vårt tillvägagångssätt genom en serie experiment där vi jämför de manuellt erhållna optimala parametrarna med de som beräknas från självkalibreringsfasen. Modellera trafiken från två olika källor, den helautomatiska kalibreringen visar en 7,08% minskning av detektionshastigheten och en 0,06% ökning av falska positiva, i värsta fall, jämfört med det optimala valet av parametrar. Slutligen, våra adaptiva modeller överträffar de statiskt genererade som behåller vinsterna i prestanda från saneringsprocessen över tiden.
I REF, författarna helt automatiserade processen för att bestämma de optimala AD sensorer parametrar för en enda sensor.
Adaptive Anomaly Detection via Self-Calibration and Dynamic Updating
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}