Improved identification of network anomalies through optimal CURE clustering

In this paper, we propose an advanced network anomaly behavior identification framework to overcome the constraints inherent in conventional rule- or signature-based approaches, which often struggle with emerging and previously unknown threats. Central to our framework is an Enhanced CURE (Cluster U...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Engineering Research Express Jg. 6; H. 4; S. 45217 - 45231
Hauptverfasser:	Wu, Xiaoqian, Chen, Cheng, Quan, Lili
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IOP Publishing 01.12.2024
Schlagworte:	anomaly identification clustering algorithm network anomalous behavior
ISSN:	2631-8695, 2631-8695
Online-Zugang:	Volltext
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