Проблеми виявлення аномалій в комп'ютерних мережах у режимі реального часу

Abstract

Аномалії – це несподівані або незвичайні події, які відбуваються в мережі, а виявлення аномалій – це процес ідентифікації цих подій. У комп’ютерних мережах аномалії можуть бути спричинені різними факторами, такими як апаратні та програмні збої або кібератаки. Виявлення аномалій у режимі реального часу передбачає процес, який ефективно й точно визначає аномалії шляхом одночасного збору й обробки даних із високою обчислювальною ефективністю. Однак виявлення аномалій у реальному часі пов'язане з низкою проблем, які необхідно подолати. Далі розглядаються деякі з ключових проблем, пов’язаних із виявленням аномалій у комп’ютерних мережах. Виявлення аномалій у реальному часі може бути складним через високу швидкість отримання даних і великий обсяг даних, які необхідно обробити. Обсяги даних можуть варіюватися від гігабайт до терабайт і більше, залежно від розміру і складності мережі. Додатково, мережа може обробляти від тисяч до мільйонів точок даних в секунду. Одним із рішень цієї проблеми є використання розподілених обчислень. Дані можуть оброблятися на декількох серверах, здатних впоратися з великими обсягами і швидкістю даних. Розподілені обчислювальні системи, такі як Hadoop і Spark, використовуються для обробки даних в реальному часі. Іншим рішенням є використання вибірок і фільтрації для зменшення обсягу даних, які необхідно проаналізувати.