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Detecting Anomalies in Irregular Data Using K-means Clustered signal dictionary

Computer Technology and Application 2016年第5期7卷 244-252页

作者： G. Talavera Reyes Rajan M. Chandra Ha Thu Le Zekeriya Aliyazicioglu Electrical and Computer Engineering Department California State Polytechnic University Pomona CA 91768 United States

The critical nature of satellite network traffic provides a challenging environment to detect intrusions. The intrusion detection method presented aims to raise an alert whenever satellite network signals begin to exhibit anomalous patterns determined by Euclidian distance metric. In line with anomaly-based intrusion detection systems, the method presented relies heavily on building a model of＂normal＂ through the creation of a signal dictionary using windowing and k-means clustering. The results of three signals fi＇om our case study are discussed to highlight the benefits and drawbacks of the method presented. Our preliminary results demonstrate that the clustering technique used has great potential for intrusion detection for non-periodic satellite network signals.

关键词： Intrusion detection irregular data K-means clustering machine learning signal dictionary

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