Abstract-Spatial Principal Component Analysis (PCA) har föreslagits för nätverksomfattande anomalidetektering. Ett nyligen utfört arbete har visat att PCA är mycket känsligt för kalibreringsinställningar. Tyvärr gav författarna inga ytterligare förklaringar till denna iakttagelse. I detta dokument fyller vi denna lucka och ger resonemanget bakom de konstaterade avvikelserna. Vi återbesöker PCA för anomali upptäckt och utvärderar dess prestanda på våra data. Vi utvecklar en något modifierad version av PCA som endast använder data från en enda router. Istället för att korrelera data över olika rumsliga mätpunkter korrelerar vi data över olika mätvärden. Med hjälp av de analyserade uppgifterna förklarar vi PCA:s fallgropar och understryker vår argumentation med mätresultat. Vi visar att det största problemet är att PCA misslyckas med att fånga temporal korrelation. Vi föreslår en lösning på detta problem genom att ersätta PCA med Karhunen-Loeve Transform. Vi finner att när vi överväger tidsmässiga korrelationer, är anomali detektionsresultaten avsevärt förbättrade.
Referensreferensreferensen utvidgade det klassiska partnerskaps- och samarbetsavtalet och föreslog en Karhunen-Loeve-expansion för nätverksomfattande anomalidetektering.
Applying PCA for Traffic Anomaly Detection: Problems and Solutions
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2009', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2009', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}