Anomaly detection is a challenging

Anomaly detection is a challenging problem that has been researched within a variety of application domains such as image processing, fault isolation, fraud detection, and network intrusion detection. In network intrusion detection, anomaly based techniques are particularly attractive because of their ability to identify previously unknown attacks without the need to be programmed with the specific signatures of every possible attack. There is a significant body of work in anomaly based intrusion detection applying statistical analysis, data-mining, and machine learning disciplines. However despite more than two decades of active research, there is a striking lack of anomaly based systems in commercial use today.

Kết quả (Việt) 1:

Phát hiện bất thường là một vấn đề khó khăn đã được nghiên cứu trong một loạt các ứng dụng lĩnh vực chẳng hạn như xử lý hình ảnh, sự cô lập lỗi, phát hiện gian lận, và phát hiện xâm nhập mạng. Trong các phát hiện xâm nhập mạng, kỹ thuật bất thường dựa là đặc biệt hấp dẫn vì khả năng của họ để xác định các cuộc tấn công trước đây không rõ mà không cần phải được lập trình với các chữ ký cụ thể của mỗi cuộc tấn công có thể. Có là một cơ thể quan trọng của các công việc trong phát hiện xâm nhập bất thường dựa trên áp dụng phân tích thống kê, khai thác dữ liệu, và máy học chuyên ngành. Tuy nhiên mặc dù hơn hai thập kỷ hoạt động nghiên cứu, có là một nổi bật thiếu bất thường dựa trên hệ thống thương mại sử dụng vào ngày hôm nay.

Kết quả (Việt) 2:

Phát hiện bất thường là một vấn đề thách thức đã được nghiên cứu trong một loạt các lĩnh vực ứng dụng như xử lý hình ảnh, cô lập lỗi, phát hiện gian lận, và phát hiện xâm nhập mạng. Trong phát hiện xâm nhập mạng, kỹ thuật bất thường dựa trên đặc biệt hấp dẫn bởi vì khả năng của họ để xác định các cuộc tấn công trước đó chưa biết mà không cần phải được lập trình với các chữ ký cụ thể của mỗi cuộc tấn công có thể. Có một cơ thể đáng kể việc phát hiện xâm nhập bất thường dựa trên việc áp dụng phân tích thống kê, khai thác dữ liệu, và các môn học máy. Tuy nhiên mặc dù hơn hai thập kỷ nghiên cứu hoạt động, có một thiếu nổi bật của hệ thống bất thường dựa vào sử dụng thương mại hiện nay.