Sammanfattning Det finns ett ökat intresse för datautvinnings- och nätverksförvaltningssamhällena när det gäller att förbättra befintlig teknik för snabb analys av underliggande trafikmönster. Anomaly upptäckt är en sådan teknik för att upptäcka avvikelser i många olika domäner, såsom datornätverk intrång, genuttryck analys, ekonomisk bedrägeri upptäckt och många fler. Clustering är en användbar oövervakad metod för att både identifiera underliggande mönster i data och anomali upptäckt. Befintliga klusterbaserade tekniker har dock höga falsklarmfrekvenser och tar endast hänsyn till enskilda datafall för att upptäcka anomalier. Intressant är att det finns trafikflöden som verkar legitima men som är inriktade på att störa en normal datormiljö, såsom Förnekelse av tjänsten (DoS) attack. Förekomsten av sådana avvikande data instanser förklarar de dåliga resultaten av befintliga klusterbaserade anomali detektionsmetoder. I detta dokument formulerar vi problemet med att upptäcka DoS attacker som en kollektiv anomali som är ett mönster i data när en grupp av liknande data fall beter sig anonymt med avseende på hela datauppsättningen. Vi föreslår en ram för kollektiv anomali upptäckt med hjälp av en partitioneral klusterteknik för att upptäcka anomalier baserat på en empirisk analys av en attacks egenskaper. Vi validerar vårt tillvägagångssätt genom att jämföra resultaten med resultaten från befintliga tekniker med hjälp av referensdataset.
Le et al. - Vad är det för fel på dig? I REF föreslås en ram för kollektiv anomalidetektering med hjälp av en klusterteknik för partitioner för att upptäcka anomalier som bygger på en empirisk analys av en attacks egenskaper.
Novel Approach for Network Traffic Pattern Analysis using Clustering-based Collective Anomaly Detection
{'venue': 'Annals of Data Science', 'journal': 'Annals of Data Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}