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Artículo

Characterizing Network Anomaly Traffic with Euclidean Distance-Based Multiscale Fuzzy EntropyCaracterización del tráfico de anomalías en la red mediante la entropía difusa multiescala basada en la distancia euclidiana

Resumen

La prosperidad de las redes móviles y las redes sociales aporta comodidades revolucionarias a nuestra vida diaria. Sin embargo, debido a la complejidad y fragilidad del entorno de red, los ataques a las redes se están volviendo cada vez más graves. La caracterización del tráfico de red se utiliza comúnmente para modelar y detectar anomalías de red y, finalmente, para aumentar la capacidad de concienciación sobre ciberseguridad de los administradores de red. Como herramienta para caracterizar el estado de funcionamiento del sistema, se han utilizado ampliamente métodos de medición de complejidad de series temporales basados en la entropía, como la Entropía Multiescala (MSE), la Entropía Multiescala Compuesta (CMSE) y la Entropía Aproximada Difusa (FuzzyEn) en la detección de anomalías. Sin embargo, los métodos existentes calculan la distancia entre vectores utilizando únicamente los dos elementos más diferentes de los dos vectores. Además, la similitud de los vectores se calcula utilizando la función de Heaviside,

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