Anomali extraktion är ett viktigt problem som är nödvändigt för flera tillämpningar som sträcker sig från grundorsaksanalys, till attack begränsning, och testning anomali detektorer. Anomali extraktion föregås av en anomali detektion steg, som avkänner avvikande händelser och kan identifiera en stor uppsättning möjliga associerade händelser flöden. Målet med anomali extraktion är att hitta och sammanfatta den uppsättning flöden som effektivt orsakas av den avvikande händelsen. I detta arbete använder vi metadata från flera histogrambaserade detektorer för att identifiera misstänkta flöden och sedan tillämpa föreningsregelbrytning för att hitta och sammanfatta händelseflödena. Med hjälp av rika trafikdata från ett stamnät (SWITCH/AS559), visar vi att vi kan minska klassificeringskostnaden, i termer av poster (flöden eller regler) som måste klassificeras, av flera storleksordningar. Vidare visar vi att våra tekniker effektivt isolerar händelseflöden i alla analyserade fall och att i genomsnitt utlösa mellan 2 och 8,5 falska positiva, som kan trivialt sorteras ut av en administratör.
Brauckhoff m.fl. REF tillämpade föreningsregeln gruvdrift på nätverkstrafikdata för att extrahera onormala flöden från de stora uppsättningen av kandidatflöden.
Anomaly extraction in backbone networks using association rules
{'venue': "IMC '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}