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虚拟网络中基于无监督包的异常检测( Unsupervised packet-based anomaly detection in virtual networks )
D Spiekermann J Keller
在现代网络中，大量的网络数据包传输和高速的传输阻碍了成功的IT安全机制的实现。此外，虚拟网络创造了高度动态和灵活的环境，这与过去十年中众所周知的基础设施有很大的不同。针对隐蔽通道、恶意软件使用或异常检测的网络取证调查面临着新的问题，是一个耗时、易错、复杂的过程。机器学习提供了先进的技术来更快、更精确地完成这项工作，同时减少错误。依赖于学习技术，算法几乎不需要任何交互来检测传输的网络数据包中的相关事件。现有的异常检测算法在静态环境下工作良好，但虚拟网络的高度动态环境会产生额外的事件，这可能会给异常检测算法带来混乱。本文分析了高度灵活的网络及其内在的随需应变变化，如虚拟机迁移、SDN可编程性或用户定制，以及由此对环境中异常检测率的影响。我们的研究表明，需要对网络数据进行适当的预处理，并改善IT安全和IT管理部门之间的合作。
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