Table of Contents
شناسایی ناهنجاری ها در ترافیک شبکه برای حفظ امنیت سایبری و عملکرد شبکه ضروری است. مدل های ریاضی ابزار موثر برای شناسایی الگوهای غیر معمول است که ممکن است تهدیدات امنیتی یا نقص سیستم را نشان دهد.
درک ترافیک شبکه Anomalies
ناهنجاری ها انحراف از رفتار عادی شبکه هستند.آنها می توانند توسط فعالیت های مخرب مانند حملات سایبری یا مسائل فنی مانند شکست های سخت افزاری ایجاد شوند.
مدل های ریاضی مورد استفاده در Anomaly detection
چندین رویکرد ریاضی برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه مورد استفاده قرار می گیرد، این شامل روش های آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین و مدل های احتمالاتی است.هر روش داده های ترافیکی را تجزیه و تحلیل می کند تا الگوهایی را شناسایی کند که مطابق با رفتار مورد انتظار نیستند.
تکنیک های مشترک
- [FLT 1] تجزیه و تحلیل آماری: [FLT 1] از معیارهایی مانند معنی و تفاوت برای تشخیص انحراف استفاده می کند.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱]] [۷]] [۷]] [۷]] [۷]] [۷] [۷]] [۷]] [۷]] [۷] [۷]] [۷] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۷] [۷] [۷] [۷] [۷] [۷] [۷] [۱] [۱] [۱]] [۷] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]]]]]]] [۱] [۳] [۳] [۷] [۷] [۷] [۱] [۳] [۷] [۳] [۷] [۳] [۳] [۷] [۷] [۷] [۱] [۷] [۷] [۷] [۱] [۱] [۱] [۷] [۷] [۳] [۷] [۷] [۷] [۳] [۳] [۷] [۳] [۴] [
- تجزیه و تحلیل سری زمان: ترافیک در طول زمان برای تشخیص بی نظمی ها نظارت می کند.
- یادگیری ماشینی: مدل های قطار برای طبقه بندی الگوهای ترافیکی طبیعی و غیر طبیعی.