Abstract-Detecting en mängd olika avvikelser i datornätverk, särskilt noll-dagars attacker, är en av de verkliga utmaningarna för både nätverksoperatörer och forskare. En effektiv teknik för att upptäcka avvikelser i realtid skulle göra det möjligt för nätoperatörer och administratörer att snabbt förhindra allvarliga konsekvenser som orsakas av sådana avvikelser. Vi föreslår en alternativ teknik, som bygger på en kombination av tidsserier och funktionsutrymmen, för att använda maskininlärningsalgoritmer för att automatiskt upptäcka avvikelser i realtid. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna tekniken kan fungera bra för en verklig nätverksmiljö, och det är en genomförbar teknik med flexibla funktioner som ska tillämpas för realtid anomali upptäckt. Index Villkor-Multivariera normal distribution, närmaste granne, en klass stöd vektor maskin, oövervakad inlärning.
Limthong Ref föreslår en realtids upptäckt av datornätverks anomalier med hjälp av ML-teknik.
Real-Time Computer Network Anomaly Detection Using Machine Learning Techniques
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advances in Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}