Abstract-För att kunna upptäcka anomali-baserade intrång i mobila nätverk, har användningen av profiler, baserade på maskinvarusignaturer, samtalsmönster, tjänsteanvändning och rörlighetsmönster, undersökts av olika forskargrupper och kommersiella system, nämligen bedrägerihanteringssystemet av Hewlett-Packard och Compaq. I detta dokument undersöks möjligheten att använda profiler, som bygger på mobilanvändarnas rörlighetsmönster, som utnyttjar kollektivtrafiken, t.ex. buss. Mer specifikt presenteras ett nytt ramverk, som använder sig av en instansbaserad inlärningsteknik, för klassificeringsändamål. Dessutom genomförs en empirisk analys för att bedöma inverkan av två nyckelparametrar, sekvenslängden och precisionsnivån, på falsklarmet och detektionshastigheten. Dessutom föreslås en strategi för att förbättra karakteriseringen av användarna. Baserat på simuleringsresultat är det möjligt att använda mobilitetsprofiler för anomalibaserad intrångsdetektering i mobila trådlösa nätverk.
Hall m.fl. REF införde anomalibaserad intrångsdetektering med hjälp av mobilitetsprofiler.
Anomaly-based intrusion detection using mobility profiles of public transportation users
{'venue': "WiMob'2005), IEEE International Conference on Wireless And Mobile Computing, Networking And Communications, 2005.", 'journal': "WiMob'2005), IEEE International Conference on Wireless And Mobile Computing, Networking And Communications, 2005.", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}