Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "anomaly" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Application of the Complex Event Processing system for anomaly detection and network monitoring
Autorzy:
Frankowski, G.
Jerzak, M.
Miłostan, M.
Nowak, T.
Pawłowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305323.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
network monitoring
intrusion detection
anomaly detection
complex event processing
Opis:
Protection of infrastructures for e-science, including grid environments and NREN facilities, requires the use of novel techniques for anomaly detection and network monitoring. The aim is to raise situational awareness and provide early warning capabilities. The main operational problem that most network operators face is integrating and processing data from multiple sensors and systems placed at critical points of the infrastructure. From a scientific point of view, there is a need for the efficient analysis of large data volumes and automatic reasoning while minimizing detection errors. In this article, we describe two approaches to Complex Event Processing used for network monitoring and anomaly detection and introduce the ongoing SECOR project (Sensor Data Correlation Engine for Attack Detection and Support of Decision Process), supported by examples and test results. The aim is to develop methodology that allows for the construction of next-generation IDS systems with artificial intelligence, capable of performing signature-less intrusion detection.
Źródło:
Computer Science; 2015, 16 (4); 351-371
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Probabilistic anomaly detection based on system calls analysis
Probabilistyczne rozpoznawanie anomalii bazujące na analizie wywołań systemowych
Autorzy:
Maciołek, P.
Król, P.
Koźlak, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305434.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
rozpoznawanie anomalii
IDS
wywołania systemowe
Linux
anomaly detection
system calls
Opis:
We present an application of probabilistic approach to the anomaly detection (PAD). By analyzing selected system calls (and their arguments), the chosen applications are monitored in the Linux environment. This allows us to estimate "(ab)normality" of their behavior (by comparison to previously collected profiles). We've attached results of threat detection in a typical computer environment.
W artykule przedstawiono zastosowanie propabilistycznego podejścia do rozpoznawania anomalii (PAD). Poprzez analizę wybranych wywołań systemowych (oraz ich argumentów), monitorowane są aplikacje działające pod kontrolą Linux. Pozwala to na oszacowanie (a)normalności ich zachowania (poprzez porównanie z poprzednio zebranymi profilami). Załączone są rezultaty rozpoznawania zagrożeń w typowym środowisku komputerowym.
Źródło:
Computer Science; 2007, 8, Spec. Ed; 93-108
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance measurement with high-performance computer using HW-GA anomaly-detection algorithms for streaming data
Autorzy:
Fondaj, Jakup
Hasani, Zirije
Krrabaj, Samedin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312908.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
time-series data
HW-GA
anomaly detection
big streaming data
Numenta
COVID-19 data set
high-performance computer
Libelium sensor data
e-dnevnik
Opis:
Anomaly detection for streaming real-time data is very important; more significant is the performance of an algorithm in order to meet real-time requirements. Anomaly detection is very crucial in every sector because, by knowing what is going wrong with data/digital systems, we can make decisions to help in every sector. Dealing with real-time data requires speed; for this reason, the aim of this paper is to measure the performance of our proposed Holt–Winters genetic algorithm (HW-GA) as compared to other anomaly-detection algorithms with a large amount of data as well as to measure how other factors such as visualization and the performance of the testing environment affect the algorithm’s performance. The experiments will be done in R with different data sets such as the as real COVID-19 and IoT sensor data that we collected from Smart Agriculture Libelium sensors and e-dnevnik as well as three benchmarks from the Numenta data sets. The real data has no known anomalies, but the anomalies are known in the benchmark data; this was done in order to evaluate how the algorithm works in both situations. The novelty of this paper is that the performance will be tested on three different computers (in which one is a high-performance computer); also, a large amount of data will be used for our testing, as will how the visualization phase affects the algorithm’s performance.
Źródło:
Computer Science; 2022, 23 (3); 395--410
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies