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Clustering-based label estimation for network anomaly detection

Digital Communications and Networks 2021年第1期7卷 37-44页

作者： Sunhee Baek Donghwoon Kwon Sang C.Suh Hyunjoo Kim Ikkyun Kim Jinoh Kim Computer Science Department Texas A&M UniversityCommerceTX75429USA ETRI 218 Gajeong-roYuseong guDaejeon34129Republic of Korea

A substantial body of work has been done to identify network anomalies using supervised and unsupervised learning techniques with their unique strengths and *** this work,we propose a new approach that takes advantage of both worlds of unsupervised and supervised *** main objective of the proposed approach is to enable supervised anomaly detection without the provision of the associated labels by *** this end,we estimate the labels of each connection in the training phase using ***“estimated”labels are then utilized to establish a supervised learning model for the subsequent classification of connections in the testing *** set up a new property that defines anomalies in the context of network anomaly detection to improve the quality of estimated *** our extensive experiments with a public dataset(NSL-KDD),we will prove that the proposed method can achieve performance comparable to one with the “original”labels provided in the *** also introduce two heuristic functions that minimize the impact of the randomness of clustering to improve the overall quality of the estimated labels.

关键词： label estimation Network anomaly detection Clustering randomness

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