Обнаружение закономерностей и распознавание аномальных событий в потоке данных сетевого трафика

Abstract

В работе излагается новый подход к выявлению аномальных событий в потоке сетевого трафика на основе предложенной авторами гибридной корреляции событий (ГКС). Основная идея ГКС состоит в том, что бы аномальные события искать как нарушения нормального течения событий. Нормальное течение событий определяется совокупностью высоковероятных закономерностей, обнаруженных на данных нормального течения событий и определяющих в определённом смысле закон нормального течения событий. Для обнаружения закономерностей использовалась программная система Discovery, которая реализует разработанный авторами реляционный подход к интеллектуальному анализу данных. Система была применена к анализу данных сетевого трафика сервера системы передачи данных СО РАН. Было обнаружено значимое изменение в закономерностях нормального и анормального течения событий.