I Content-Centric Networks (CCNs) som en möjlig framtida Internet, nya typer av attacker och säkerhetsutmaningar - från Förnekelse av tjänsten (DoS) till integritetsattacker-kommer att uppstå. En effektiv och effektiv säkerhetsmekanism krävs för att säkerställa innehåll och försvar mot okända och nya former av attacker och anomalier. Vanligtvis skulle klusteralgoritmer passa kraven för att bygga ett bra anomalidetekteringssystem. K-medel är en populär anomali detektionsmetod för att klassificera data i olika kategorier. Det lider dock av den lokala konvergensen och känsligheten för valet av kluster centroider. I detta dokument presenterar vi ett nytt fuzzy anomali detektionssystem som fungerar i två faser. I den första fasen -träningsfasen- föreslår vi en hybridisering av partikelsvamoptimering (PSO) och K-means algoritm med två samtidiga kostnadsfunktioner samt väl åtskilda kluster och lokal optimering för att bestämma det optimala antalet kluster. När den optimala placeringen av kluster centroider och objekt definieras, börjar den andra fasen. I denna fas – detekteringsfasen – använder vi en suddig metod med en kombination av två avståndsbaserade metoder som klassificering och avvikelse för att upptäcka avvikelser i nya övervakningsdata. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen kan uppnå det optimala antalet kluster, väl åtskilda kluster, samt öka den höga detektionshastigheten och minska den falska positiva takten samtidigt jämfört med vissa andra välkända klusteralgoritmer.
Karami och Guerrero-Zapata REF presenterade ett nytt anomalidetekteringssystem som fungerar i två faser.
A fuzzy anomaly detection system based on hybrid PSO-Kmeans algorithm in content-centric networks
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}