Table of Contents
সাইবার নিরাপত্তা বজায় রাখার এবং আক্রমণ প্রতিরোধ করার জন্য একটি acomous নেটওয়ার্ক ট্রাফিক সনাক্ত করা অপরিহার্য । বিভিন্ন অ্যালগরিদম অস্বাভাবিক ধরনের বিন্যাস সনাক্ত করা যেতে পারে, যেগুলো হয়তো বিদ্বেষমূলক কার্যকলাপ বা সিস্টেম ত্রুটিকে নির্দেশ করে । এই প্রবন্ধটি একটি নেটওয়ার্ক প্রোটোকলে ব্যবহার করা ব্যবহারিক অ্যালগরিদম পরীক্ষা করে ।
পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি
" পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম" নেটওয়ার্ক তথ্য বিশ্লেষণ করে, যা সাধারণ আচরণ থেকে বিচ্ছিন্নতা সনাক্ত করার জন্য নেটওয়ার্ক তথ্য বিশ্লেষণ করে।
মেশিন শেখা
ঐতিহাসিক নেটওয়ার্ক থেকে মেশিন শেখার অ্যালগরিদমগুলো সাধারণ বা অমৌলো হিসেবে ট্রাফিক গণনা করতে শেখা যায় । সুপারভাইজারগুলো তথ্যকে চিহ্নিত করতে বিভিন্ন পদ্ধতি প্রয়োজন, আর এর আগে লেবেল ছাড়া অবিন্যস্ত পদ্ধতিগুলো দেখা যায় না । জনপ্রিয় অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন বস্তুর জন্য বিভিন্ন ধরনের পরস্পরকে ব্যবহার করে ।
স্বাক্ষরের প্যারামিটার
স্বাক্ষরকারী অ্যালগরিদম বিহীন নেটওয়ার্কের ট্রাফিকের সাথে পরিচিত নয়। পরিচিত ব্যক্তিদের উপস্থিতি সনাক্ত করার জন্য তারা খুব কার্যকর কিন্তু নতুন অথবা নেটওয়ার্ক সংযোগের উপস্থিতি সনাক্ত করতে ব্যর্থ। স্বাক্ষর সময়ের ফলে স্বাক্ষর সংক্রান্ত তথ্যের প্রয়োজনীয়।
হিব্রিড টেকনিক
সংযুক্তকারী একাধিক অ্যালগরিদম সঠিক তথ্য প্রদান করে ।