Abstract-This paper presenterar en halvövervakad metod för att upptäcka intrång. Metoden utökar den oövervakade multivariata statistiska nätverksövervakningsmetoden baserat på huvudkomponentanalysen genom att införa en övervakad optimeringsteknik för att lära sig den optimala skalningen av ingångsdata. Det ärver fördelarna med den oövervakade strategin, som kan avslöja nya hot, med övervakade strategier, som kan lära sig mönstret av ett riktat hot. Den övervakade inlärningen baseras på en förlängning av lutningen nedstigningsmetoden baserad på partiella minst kvadrater (PLS). Dessutom förstärker vi denna metod genom att använda glesa PLS-varianter. Den praktiska tillämpningen av systemet visas i en nyligen publicerad fallstudie som visar relevanta förbättringar i detektionsprestandan och i tolkningen av attackerna.
I Camacho et al. föreslogs en semiövervakad algoritm baserad på multivariat statistisk nätverksövervakningsmetod och partiella minst kvadrater.
Semi-Supervised Multivariate Statistical Network Monitoring for Learning Security Threats
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}