Abstrakt. Anomaly detektion, upptäckt av avvikelser från vad som anses normalt, är ett viktigt komplement till missbruk detektion baserad på attacksignaturer. Anomaly upptäckt i realtid platser hårda krav på de algoritmer som används, vilket gör många föreslagna data mining tekniker mindre lämpliga. ADWICE (Anomaly Detection With Fast Incremental Clustering) använder den första fasen av den befintliga BIRCH kluster ram för att genomföra snabb, skalbar och adaptiv anomali upptäckt. Vi utökar den ursprungliga klusteralgoritmen och tillämpar den resulterande detektionsmekanismen för analys av data från IP-nätverk. Prestandan visas på KDD-datamängden samt på data från ett testnätverk hos ett telekomföretag. Våra experiment visar en god detekteringskvalitet (95 %) och godtagbara falska positiva värden (2,8 %) med hänsyn till algoritmens egenskaper i realtid online. Antalet larm minskas sedan ytterligare genom tillämpning av de aggregeringsmetoder som implementeras i skyddsarkitekturen.
Anomaly Detection med snabb inkrementell klusterbildning (ADWIC) presenteras i REF.
ADWICE - Anomaly Detection with Real-Time Incremental Clustering
{'venue': 'ICISC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}