• 제목/요약/키워드: time-sequenced correlation

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Flow-based Anomaly Detection Using Access Behavior Profiling and Time-sequenced Relation Mining

  • Liu, Weixin;Zheng, Kangfeng;Wu, Bin;Wu, Chunhua;Niu, Xinxin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권6호
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    • pp.2781-2800
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    • 2016
  • Emerging attacks aim to access proprietary assets and steal data for business or political motives, such as Operation Aurora and Operation Shady RAT. Skilled Intruders would likely remove their traces on targeted hosts, but their network movements, which are continuously recorded by network devices, cannot be easily eliminated by themselves. However, without complete knowledge about both inbound/outbound and internal traffic, it is difficult for security team to unveil hidden traces of intruders. In this paper, we propose an autonomous anomaly detection system based on behavior profiling and relation mining. The single-hop access profiling model employ a novel linear grouping algorithm PSOLGA to create behavior profiles for each individual server application discovered automatically in historical flow analysis. Besides that, the double-hop access relation model utilizes in-memory graph to mine time-sequenced access relations between different server applications. Using the behavior profiles and relation rules, this approach is able to detect possible anomalies and violations in real-time detection. Finally, the experimental results demonstrate that the designed models are promising in terms of accuracy and computational efficiency.

The fecal microbiota composition of boar Duroc, Yorkshire, Landrace and Hampshire pigs

  • Xiao, Yingping;Li, Kaifeng;Xiang, Yun;Zhou, Weidong;Gui, Guohong;Yang, Hua
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제30권10호
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    • pp.1456-1463
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    • 2017
  • Objective: To investigate the effect of host genetics on gut microbial diversity, we performed a structural survey of the fecal microbiota of four purebred boar pig lines: Duroc, Landrace, Hampshire, and Yorkshire. Methods: The V3-V4 regions of the 16S rRNA genes were amplified and sequenced. Results: A total of 783 operational taxonomic units were shared by all breeds, whereas others were breed-specific. Firmicutes and Bacteroidetes dominated the majority of the fecal microbiota; Clostridia, Bacilli, and Bacteroidia were the major classes. Nine predominant genera were observed in all breeds and eight of them can produce short-chain fatty acids. Some bacteria can secrete cellulase to aid fiber digestion by the host. Butyric, isobutyric, valeric, and isovaleric acid levels were highest in Landrace pigs, whereas acetic and propionic acid were highest in the Hampshire breed. Heatmap was used to revealed breed-specific bacteria. Principal coordinate analysis of fecal bacteria revealed that the Landrace and Yorkshire breeds had high similarity and were clearly separated from the Duroc and Hampshire breeds. Conclusion: Overall, this study is the first time to compare the fecal microbiomes of four breeds of boar pig by high-throughput sequencing and to use Spearman's rank correlation to analyze competition and cooperation among the core bacteria.

Molecular epidemiology of Aleutian mink disease virus causing outbreaks in mink farms from Southwestern Europe: a retrospective study from 2012 to 2019

  • Prieto, Alberto;Fernandez-Antonio, Ricardo;Lopez-Lorenzo, Gonzalo;Diaz-Cao, Jose Manuel;Lopez-Novo, Cynthia;Remesar, Susana;Panadero, Rosario;Diaz, Pablo;Morrondo, Patrocinio;Diez-Banos, Pablo;Fernandez, Gonzalo
    • Journal of Veterinary Science
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    • 제21권4호
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    • pp.65.1-65.13
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    • 2020
  • Background: Aleutian mink disease virus (AMDV) causes major economic losses in fur-bearing animal production. The control of most AMDV outbreaks is complex due to the difficulties of establishing the source of infection based only on the available on-farm epidemiological data. In this sense, phylogenetic analysis of the strains present in a farm may help elucidate the origin of the infection and improve the control and biosecurity measures. Objectives: This study had the following aims: characterize the AMDV strains from most outbreaks produced at Spanish farms between 2012-2019 at the molecular level, and assess the utility of the combined use of molecular and epidemiological data to track the possible routes of infection. Methods: Thirty-seven strains from 17 farms were partially sequenced for the NS1 and VP2 genes and analyzed phylogenetically with other strains described worldwide. Results: Spanish AMDV strains are clustered in four major clades that generally show a good geographical correlation, confirming that most had been established in Spain a long time ago. The combined study of phylogenetic results and epidemiological information of each farm suggests that most of the AMDV outbreaks since 2012 had been produced by within-farm reservoirs, while a few of them may have been due to the introduction of the virus through international trade. Conclusions: The combination of phylogenetic inference, together with epidemiological data, helps assess the possible origin of AMDV infections in mink farms and improving the control and prevention of this disease.

지표피복변화 연구에서 최적의 공간스케일의 문제 : 가나 북부지역의 사바나 지역을 사례로 (Optimal Spatial Scale for Land Use Change Modelling : A Case Study in a Savanna Landscape in Northern Ghana)

  • 닉반드기슨;폴플렉;박수진
    • 대한지리학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.221-241
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    • 2005
  • 토지이용 및 지표피복변화 (Land Use and land Cover Changes, LUCC)는 지구환경변화의 원인으로 중요한 연구대상이 되고 있다. LUCC는 복잡한 사회적, 경제적, 정치적 상호작용속에서 다양한 시$\cdot$공간적 스케일에서 발생하게 된다. 따라서 LUCC를 모델화하기 위해서는 LUCC를 야기시키는 원인(driving forces)과 제한요인(constraints)들의 시$\cdot$공간적인 다양성을 이해하는 작업이 선행되어야 한다. 특히, 특정 지역에서 나타나는 LUCC의 동인을 파악하기 위해서는 스케일에 따른 그 특성의 변화를 이해하는 것이 급선무이다. 이 연구는 가나(Ghana) 북부지역의 사바나 지역을 대상으로 지난 15년간 나타난 지표피복변화의 공간적인 다양성을 파악한 뒤, 공간적 스케일을 달리하면서 나타나는 LUCC의 원인을 분석하였다. 이 과정을 통해 사바나 지역에서 LUCC 과정을 모형화하기 위한 최적의 공간적인 스케일을 규명하고자 하였다. 연구지역은 지난 15년간 인구증가의 결과로 농업생산활동이 급격하게 증가한 지역이다. 연구지역에서 나타나는 지표피복변화의 정도는 LANDSAT 위성영상에서 추출한 NDVI들을 다변량 통계분석기법을 이용하여 정량화하였다. 그리고 지표피복변화의 원인을 스케일별로 파악하기 위한 도구로 다축척 계층분석기법(multi-scale hierarchical adaptive model)을 개발$\cdot$제안하였다. 개발된 기법은 지표피복의 변화정도와 원인이 될 수 있는 공간변수들간의 상관성을 공간적인 스케일을 달리하면서 순차적으로 계산해낼 수 있는 기법이다. 이 연구에서 지표피복변화의 원인으로는 '도로에서부터의 거리', 하천으로부터의 거리', '지형특성' 의 세가지 변수를 사용하였다. 지표피복 변화정도와 위의 세가지 변수들간의 상관관계는 공간적인 범위가 10$\times$10km 이하인 경우에 높게 나타났다. 하지만 공간범위가 그 이상이 될 경우에는 그 내부에서 나타나는 다양성으로 인해 통계적인 상관성이 현격하게 낮아지는 것을 관찰할 수 있었다. 이러한 결과는 지역 및 국가 단위의 환경변화모델에서 모델의 공간적인 구성범위가 일정한 수준을 넘으면, 그 내부에서 발생하고 있는 다양성이 급격하게 증가하여 지표피복변화의 원인과 결과를 정확하게 파악하기 힘들게 된다는 것을 의미한다. 10$\times$10km의 공간적인 범위는 농업생산이 위주가 되는 사바나 지역에서는 주로 개별 마을이 차지하고 있는 공간적인 범위와 대체적으로 일치한다. 따라서 사바나 지역에서 나타나는 지표피복변화의 다양성을 고려하면서 보다 정확하게 모형화하기 위해서는 마을단위에서 나타나는 지표피복변화과정이 최소의 모델단위가 되어야 함을 시사한다.