Abstract-Network anomali upptäckt är ett levande forskningsområde. Forskare har närmat sig detta problem med hjälp av olika tekniker såsom artificiell intelligens, maskininlärning och statliga maskinmodellering. I detta dokument granskar vi först dessa metoder för att upptäcka anomalier och beskriver sedan i detalj en statistisk signalbehandlingsteknik baserad på plötslig förändringsdetektering. Vi visar att denna signalbehandlingsteknik är effektiv för att upptäcka flera nätverksavvikelser. Fallstudier från verkliga nätverksdata som visar kraften i signalbehandlingsmetoden för att upptäcka anomalier i nätverket presenteras. Tillämpningen av signalbehandlingsteknik på detta område är fortfarande i sin linda, och vi anser att den har stor potential att förbättra fältet, och därigenom förbättra tillförlitligheten i IP-nät.
Thottan och Ji REF presenterar en nätverksanomali detektionsmetod baserad på signalbehandlingstekniker och abrupta förändringar och gör det möjligt att syntetisera information från flera mätvärden.
Anomaly Detection in IP Networks
{'venue': 'ICDCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}