Какие существуют методы машинного обучения для обнаружения аномалий в сетевом трафике?

Некоторые методы машинного обучения для обнаружения аномалий в сетевом трафике:

• Кластеризация. cyberleninka.ru Метод K-means разделяет сетевые пакеты на группы, где каждая группа представляет схожие характеристики трафика. cyberleninka.ru Пакеты, сильно отклоняющиеся от центров кластеров, классифицируются как аномалии. cyberleninka.ru
• Метод главных компонент (PCA). cyberleninka.ru Позволяет снизить размерность данных, сохранив основные характеристики. cyberleninka.ru Оставшиеся компоненты могут использоваться для выявления отклонений от нормального поведения. cyberleninka.ru
• Метод опорных векторов (SVM). cyberleninka.ru Для задач обнаружения аномалий применяется одно-классовый SVM. cyberleninka.ru Его цель — построение гиперплоскости, которая разделяет нормальные данные от аномалий. cyberleninka.ru
• Автоэнкодеры. cyberleninka.ru Используются для выявления аномалий через реконструкцию данных. cyberleninka.ru Данные, которые не удаётся эффективно реконструировать, рассматриваются как аномальные. cyberleninka.ru
• Рекуррентные нейронные сети. moluch.ru Эффективны для обработки временных рядов трафика сети. moluch.ru Они могут учитывать природу данных, выявлять последовательность и формировать долгосрочный отпечаток поведения, включающего множество параметров. moluch.ru
• Гибридные методы. moluch.ru Включают в себя объединение различных моделей и совмещение методов, основанных на статистике с нейросетями. moluch.ru