Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики





НазваниеМосковский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики
страница6/13
Дата публикации20.08.2013
Размер0.55 Mb.
ТипДипломная работа
100-bal.ru > Информатика > Дипломная работа
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13

5 Выбор методов обнаружения аномалий


В данном разделе приводятся описания четырёх математических методов обнаружения аномалий. Далее проводится сравнительный анализ и выбирается один метод. Выбранный метод будет использован в разрабатываемом модуле для обнаружения аномалий в значениях операций, поэтому после описания каждого метода приводится вариант использования метода в терминах решаемой задачи.

Рассмотренные методы были выбраны из следующих соображений:

  • каждый метод является представителем класса методов;

  • каждый метод часто упоминается в статьях, посвящённых задаче обнаружения аномалий.


В данном разделе и далее термины «модель обнаружения аномалий» и «метод обнаружения аномалий» будут считаться равнозначными и взаимозаменяемыми. Также равнозначными будут считаться понятия «этап обучения» и «этап построения профилей нормального поведения».

5.1 Метод Хотеллинга (тест Хотеллинга)


Метод Хотеллинга представляет собой многомерный статистический метод обнаружения аномалий [4].

Пусть Xi = (Xi1, Xi2, … , Xip)’ – значения p параметров процесса или системы в определённый момент времени i. Предполагается, что при нормальном функционировании процесса анализируемое множество векторов X обладает нормальным распределением с вектором математических ожиданий μ и ковариационной матрицей Σ. Для образца данных размера n вектор математических ожиданий X и ковариационная матрица S обычно рассчитываются следующим образом:


Значение теста Хотеллинга T2 для наблюдения Xi рассчитывается следующим образом:

Большое значение T2 означает большое отклонение значений наблюдения Xi от математических ожиданий анализируемой совокупности наблюдений.

Обычно неизвестно, каким распределением обладает множество значений каждой такой переменной, а значит, выдвигать предположение о том, что оно является нормальным, нельзя. Однако, если p случайных величин независимы и p достаточно большое (примерно больше 30), то T2 имеет распределение близкое к нормальному в соответствии с Центральной Предельной Теоремой вне зависимости от того, какими распределениями обладают множества значений каждой из p рассматриваемых случайных переменных. Используя набор значений T2, можно получить значения дисперсии и математического ожидания путём приближения математического ожидания и дисперсии . Предельные значения для обнаружения потери контроля над процессом обычно ставятся равными 3σ и определяют диапазон . по выходу значения T2 за который подаётся сигнал об аномалии.

Сигнал о потере контроля над процессом на основе теста T2 может быть вызван сдвигом математического ожидания, потерей связи между переменными или комбинацией обеих ситуаций. В ситуации «сдвиг математического ожидания» одна или более из p переменных выходят из-под контроля. В ситуации «потеря взаимодействия переменных», взаимодействие между двумя или более из p переменных начинает отличаться от описанного в ковариационной матрице.

Хотя тест T2 обнаруживает оба вида ситуаций, тем не менее, он является более чувствительным к потере взаимодействия переменных, так как тест T2 в значительной степени зависит от взаимодействия переменных, описанного в ковариационной матрице.

Процесс автоматического построения профиля нормального поведения для теста Хотеллинга происходит следующим образом. Берётся набор учебных данных, каждый элемент которого представляет собой вектор значений параметров системы в конкретный момент времени. Для каждого параметра рассчитывается математическое ожидание, таким образом формируется вектор математических ожиданий X, который фиксируется в профиле. Далее рассчитывается и фиксируется в профиле ковариационная матрица S. Затем высчитывается математическое ожидание теста Хотеллинга и дисперсия , после чего высчитывается и фиксируется в профиле контрольный диапазон . После фиксации границ контрольного диапазона можно начинать анализ поступающих данных на предмет обнаружения аномалий – то есть выхода значения теста T2 за пределы контрольного диапазона.

В контексте предложенного метода обнаружения уязвимостей метод может быть использован следующим образом.

Размерность вектора ставится равной количеству всех операций над всеми объектами окружения. На этапе построения профилей нормального поведения в результате каждого HTTP-запроса формируется вектор, в котором значение каждой компоненты соответствует значению соответствующей операции. Вектора группируются по наборам HTTP-параметров, т. е. каждому набору HTTP-параметров соответствует набор векторов – записей трассы, полученных для данного набора HTTP-параметров за время обучения. Для каждого набора векторов по общей схеме высчитываются вектор математических ожиданий X, а затем математическое ожидание теста Хотеллинга и дисперсия . Далее фиксируется контрольный диапазон, и построение профиля нормального поведения для данного набора HTTP-параметров можно считать завершённым.

В режиме обнаружения аномалий открывается окно наблюдения некоторого размера. Алгоритм пересчёта значения теста Хотеллинга для каждого набора HTTP-параметров, присутствующего в окне наблюдения, запускается при поступлении каждой новой записи в трассу, т. е. при поступлении каждого нового HTTP-запроса и, соответственно, нового вектора значений операций, полученных в ходе обработки запроса. При выходе значения теста Хотеллинга для некоторого набора HTTP-параметров за пределы контрольного диапазона, зафиксированного в профиле нормального поведения для данного набора параметров, фиксируется аномалия.

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13

Похожие:

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМинистерство образования и науки российской федерации томский государственный...
Государственное общеобразовательное учреждение-средняя общеобразовательная школа
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМосковский государственный университет имени м. В. Ломоносова юридический факультет
...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМосковский государственный университет имени м. В. Ломоносова факультет...
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМосковский Государственный Университет им. М. В. Ломоносова Географический...
Объекты наследия как демонстрационная площадка использования возобновляемых источников энергии на Северо-западе Европейской части...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМужчина и женщина в обществе: история, культура, современность
Кандидат политических наук, старший научный сотрудник, лаборатория развития гендерного образования, факультет педагогического образования,...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМинистерство образования и науки российской федерации томский государственный...
Целью дисциплины является ознакомление студентов с базовыми понятиями следующих разделов информатики: теория информации, технические...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМосковский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Краева К. В. К вопросу о специфике экзаменационного стресса у студентов // Вестник Университета. Государственный университет управления...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconСборник задач и тестов по психологии и педагогике./ Под общей редакцией...
Московский государственный университет тонких химических технологий им. М. В. Ломоносова
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМосковский государственный институт электроники и математики (технический университет)
Сервер — один из основных компонентов модели клиент-сервер, программный компонент вычислительной системы, выполняющий сервисные функции...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconВ. ломоносова юридический факультет материалы международной конференции...
Краева К. В. К вопросу о специфике экзаменационного стресса у студентов // Вестник Университета. Государственный университет управления...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconИзменения в гиа 2012
Московский государственный университет тонких химических технологий им. М. В. Ломоносова
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconМосковский Государственный Университет им. М. В. Ломоносова Механико-математический...
Именно сейчас от того, насколько современным и интеллектуальным нам удастся сделать общее образование, зависит благосостояние наших...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconПрограмма по формированию навыков безопасного поведения на дорогах...
Имический факультет мгу имени М. В. Ломоносова,Московский областной государственный университет, редакция журнала"Вестник образования...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconДоговор
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconКнига стихов как проблема жанрологии на современном этапе Белова...
Настоящее Положение определяет цели, задачи, порядок проведения, критерии оценки, механизм подведения итогов областного общественного...
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова факультет вычислительной математики и кибернетики iconСанкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет...
«Эксплуатация водного транспорта и транспортного оборудования»/ 140600 «Электротехника, электромеханика и электротехнологии»


Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
100-bal.ru
Поиск