Abstrakt. Mot bakgrund av de ständigt nya hoten har det blivit nödvändigt att upptäcka avvikelser i de nuvarande operativa nätverken. Nätverksoperatörerna måste hantera enorma datavolymer för analysändamål. För att motverka denna huvudfråga är det vanligt att man hanterar uppgifter om IP-flöde (även kallat Netflow). Men fortfarande i moderna nätverk representerar Netflow-uppgifter en stor mängd data. I detta dokument presenterar vi en metod för att utvärdera Netflow-poster genom att hänvisa till en metod för tidsaggregering som tillämpas på maskininlärningstekniker. Vi presenterar ett tillvägagångssätt som utnyttjar stöd för vektormaskiner för att analysera stora volymer av Netflow-poster. Vår strategi är att använda en speciell kärna funktion, som tar hänsyn till både den kontextuella och den kvantitativa informationen i Netflow poster. Vi bedömer vår metods genomförbarhet genom praktiska experiment på datavolymer som tillhandahålls av en stor leverantör av internettjänster i Luxemburg.
REF, till exempel, föreslå en metod för maskininlärning för IP-Flow rekord anomali upptäckt.
Machine Learning Approach for IP-Flow Record Anomaly Detection
{'venue': 'IFIP NETWORKING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}