Abstract-The övervakning och hantering av hög volym funktionsrik trafik i stora nätverk erbjuder betydande utmaningar i lagrings-, överförings- och beräkningskostnader. Den dominerande metoden för att minska dessa kostnader bygger på att utföra en linjär kartläggning av data till en lågdimensionell subrymd så att en viss stor andel av variansen i data bevaras i den lågdimensionella representationen. Detta variansbaserade subrymdsförhållningssätt till dimensionalitetsminskning tvingar ett fast val av antal dimensioner, reagerar inte på realtidsförskjutningar i observerade trafikmönster och är sårbart för normal trafikspoofing. Baserat på teoretiska insikter i detta dokument föreslår vi en ny distansbaserad metod för att minska dimensionelliteten som motiveras av det faktum att de strukturella skillnaderna i realtid mellan de observerade och den normala trafikens matriser är mer relevanta för att upptäcka avvikelser än enbart utbildningsuppgifternas struktur. Vårt tillvägagångssätt, som kallas den distansbaserade subrymdsmetoden, tillåter ett annat antal reducerade dimensioner i olika tidsfönster och når endast det antal dimensioner som krävs för effektiv anomalidetektering. Vi presenterar centraliserade och distribuerade versioner av vår algoritm och visar med hjälp av simulering på verkliga trafikspår de kvalitativa och kvantitativa fördelarna med den distansbaserade subrymdsmetoden.
Till exempel föreslog författarna i REF en distansbaserad subrymdsmetod för att genomföra dimensionalitetsminskning, och sedan projicerade de observerade trafikdata på den onormala subrymden för anomalidetektering.
A New Approach to Dimensionality Reduction for Anomaly Detection in Data Traffic
{'venue': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'journal': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}