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

5.4 Нейросетевой метод

5.5 Сравнительный анализ методов обнаружения аномалий и обоснование выбора метода

• 
  метод EWMA – корректная работа метода при распределениях, не являющихся близкими к нормальному, подтверждается в [21];
  
• 
  метод цепей Маркова – сам метод основан на анализе вероятностей переходов и не зависит собственно от распределения значений анализируемой случайной величины;
  
• 
  нейросетевой метод – в основе метода лежит нейросеть, для корректной работы которой априори не требуется нормальное распределение.
  

• 
  метод EWMA – метод является одномерным статистическим, так что общее количество анализируемых параметров не влияет на корректность работы метода;
  
• 
  метод цепей Маркова – метод является одномерным стохастическим, так что общее количество анализируемых параметров не влияет на корректность работы метода;
  
• 
  нейросетевой метод – в основе метода лежит нейросеть, конфигурация которой может быть произвольной, так что общее количество анализируемых параметров не влияет на корректность работы метода.
  

1. 
   в сфере контроля модуля обнаружения аномалий появляется новое веб-приложение, для которого профили нормального поведения ещё не сформированы;
   
2. 
   в веб-приложения, для которых профили нормального поведения уже сформированы, вносятся изменения. Например, в составе веб-приложения отдельные библиотеки меняются на обновлённые и исправленные.
   

• 
  метод Хотеллинга – достаточно провести этап обучения для нового или изменённого веб-приложения, с заменой уже существующих для разных наборов HTTP-параметров профилей нормального поведения значений операций;
  
• 
  метод EWMA – достаточно провести этап обучения для нового или изменённого веб-приложения, с заменой уже существующих для разных наборов HTTP-параметров профилей нормального поведения значений операций;
  
• 
  метод цепей Маркова – достаточно провести этап обучения для нового или изменённого веб-приложения, с заменой уже существующих для разных наборов HTTP-параметров профилей нормального поведения значений операций.
  

• 
  метод Хотеллинга – в основе лежит многомерный статистический метод, на результаты работы которого влияют сами значения, а не их последовательность;
  
• 
  метод EWMA – в основе лежит одномерный статистический метод, на результаты работы которого влияют сами значения, а не их последовательность;
  
• 
  нейросетевой метод – в основе метода лежит нейросеть, на результаты работы которой влияют сами значения, а не их последовательность.