Mahalaga ang pag-inscan ng network traffic para malaman ang posibleng mga banta sa seguridad.Ang mga analog sa mga takbo ng trapiko ay maaaring magpahiwatig ng malisyosong aktibidad o mga isyu ng sistema.Ang pag-unawa sa mga pamamaraan at kalkulasyon na ginagamit sa anamatikong pagtutop ay tumutulong sa mga propesyonal sa seguridad na mabisang tumugon.

Pag - unawa sa mga Abot ng Trapiko sa Network

Ang mga adaptasyong pang-ekonomiya ng Network ay mga paglihis mula sa normal na pag-uugali. ang mga paglihis na ito ay maaaring biglaang tumaas sa paglilipat ng datos, hindi pangkaraniwang mga pag-aksesorya, o hindi inaasahang paggamit ng protocol.Ang pag-aanalisa ng mga aomalikang ito ay nangangailangan ng pagsusuri ng datos ng trapiko sa paglipas ng panahon.

Mga Pamamaraan sa Pag - alam ng mga Anoma

Ilang pamamaraan ang ginagamit upang makilala ang mga amalyeta sa trapiko ng network:

  • [[Talaksan: Ginagamit ang mga metrikong katulad ng metrics at pamantayang paglihis upang malaman ang mga outliver.
  • Machine Learning: Mga Empleyo algorithm na sinanay sa normal na trapiko upang ma-secure ang mga paglihis.
  • [[Talaksan: [[T] [[alaman sa mga kilalang mga mapaminsalang dibuho.
  • Flow Analysis: Sinusuri ang mga daloy ng datos para sa mga distinksiyon.

Mga Pagkalkula sa Pagtuklas ng Anatomaly

Ang mga kalkulasyon ay nagsasangkot ng pagtatatag ng mga huwarang baseline sa trapiko at pagsukat ng mga paglihis.

  • AngZ-Score Asscription: ay nagtatakda kung gaano karaming pamantayang paglihis ang isang punto ng datos mula sa kahulugan.
  • [Threshold setting: Ang mga katanggap-tanggap na saklaw batay sa mga historikal na datos.
  • [[Talaksan ng Pagbabago: Nasusukat ang bilis ng takbo ng trapiko ay tumataas o nababawasan.

Halimbawa, ang isang Z-score na lampas sa isang tiyak na pagsisimula ay maaaring magpahiwatig ng aromatiya. ang pagsasama ng maramihang kalkulasyon ay nakapagpapabuti sa pag-aaklas ng katumpakan at nagpapabawas ng mga hindi tunay na positibo.