شناسایی ترافیک شبکه های غیر طبیعی برای حفظ امنیت سایبری و جلوگیری از حملات ضروری است. الگوریتم های مختلف می توانند الگوهای غیر معمول را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده فعالیت های مخرب یا خطاهای سیستم باشد.این مقاله الگوریتم های عملی مورد استفاده در تشخیص ناهنجاری شبکه را بررسی می کند.

روش های آماری

الگوریتم های آماری داده های شبکه را تجزیه و تحلیل می کنند تا انحرافات را از رفتار عادی شناسایی کنند، الگوهای پایه و ترافیک پرچم را ایجاد می کنند که به طور قابل توجهی با این الگوها متفاوت است.

رویکرد یادگیری ماشین

الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های شبکه های تاریخی یاد می گیرند تا ترافیک را به عنوان روش های عادی یا غیر آلی طبقه بندی کنند. Supervised نیاز به داده های برچسب دارند، در حالی که روش های بدون نظارت، ناهنجاری ها را بدون برچسب های قبلی شناسایی می کنند.

امضای-based Trial

الگوریتم های مبتنی بر امضا ترافیک شبکه را در برابر الگوهای شناخته شده فعالیت های مخرب مقایسه می کنند، آنها برای شناسایی تهدیدات شناخته شده موثر هستند اما ممکن است نتوانند حملات جدید یا در حال تکامل را شناسایی کنند.

تکنیک های ترکیبی

ترکیب الگوریتم های متعدد، دقت تشخیص را افزایش می دهد. رویکردهای ترکیبی تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و روش های مبتنی بر امضا را برای استفاده از نقاط قوت و کاهش محدودیت های فردی ادغام می کند.