Abstract-Detectting nätverkstrafik avvikelser är avgörande för nätoperatörer eftersom det bidrar till att identifiera säkerhetsincidenter och övervaka tillgängligheten av nätverksbaserade tjänster. Även om upptäckten av anomalier har fått stor uppmärksamhet i litteraturen, är den automatiska klassificeringen av anomalier i nätverk fortfarande ett öppet problem. I det här dokumentet introducerar vi ett nytt system och bygger ett system för att upptäcka och klassificera anomalier som bygger på en elegant kombination av frekventa item-set gruvdrift med beslut trädinlärning. Vår strategi har två nyckelfunktioner: 1) effektivitet, det har en mycket låg falskt positiv hastighet, och 2) enkelhet, en operatör kan enkelt förstå hur vår detektor och klassificering fungerar. Vi utvärderar vårt system med hjälp av trafikspår från två verkliga nät, nämligen från det europeiska stamnätet av GÉANT och från en regional peering länk i Spanien. I båda fallen uppnår vi en total klassificeringsnoggrannhet som är större än 98 procent och en falskt positiv frekvens på cirka 1 procent. Dessutom visar vi att det är möjligt att utbilda vår klassificerare med data från ett nätverk och använda det för att effektivt klassificera avvikelser i ett annat nätverk. Slutligen har vi byggt upp ett motsvarande system för upptäckt och klassificering av anomalier och har använt det som en del av en operativ plattform, där det framgångsrikt används för att övervaka två kopplingar mellan katalanska och spanska nationella forsknings- och utbildningsnät (NREN).
I. Paredes-Oliva et al. REF bygger ett system baserat på en elegant kombination av frekvent item-set gruvdrift med beslut träd lära sig att upptäcka avvikelser.
Practical anomaly detection based on classifying frequent traffic patterns
{'venue': '2012 Proceedings IEEE INFOCOM Workshops', 'journal': '2012 Proceedings IEEE INFOCOM Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}