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Method and system for anomaly detection using a collective set of unsupervised machine-learning algorithms

机译:使用一组无监督的机器学习算法进行异常检测的方法和系统

摘要

An anomaly detection system comprising, one or more distributed sensors for gathering network or log data; one or more generators for generating discovery rules based on a collective set of pattern discovery algorithms including one or more unsupervised machine learning algorithms; one or more detectors for detecting abnormal patterns in the network or log data gathered by the sensors based on the discovery rules generated by the generator; and one or more correlation engine for determining intrusion counter measures based on matching features of one or more detected abnormal patterns with correlation rules.
机译:一种异常检测系统,包括:一个或多个分布式传感器,用于收集网络或日志数据;一个或多个生成器,用于基于一组模式发现算法(包括一个或多个无监督机器学习算法)来生成发现规则;一个或多个检测器,用于根据生成器生成的发现规则,检测网络中的异常模式或记录传感器收集的数据;一个或多个相关引擎,用于基于一个或多个检测到的异常模式与相关规则的匹配特征,确定入侵对策。

著录项

  • 公开/公告号US2007289013A1

    专利类型

  • 公开/公告日2007-12-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 KENG LENG ALBERT LIM;

    申请/专利号US20060449533

  • 发明设计人 KENG LENG ALBERT LIM;

    申请日2006-06-08

  • 分类号G06F12/14;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 20:15:23

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