用于异常检测的Dempster-Shafer算法
Dempster-Shafer for Anomaly Detection
摘要：
在本文中，我们实现了一个异常检测系统使用的Dempster-Shafer方法。使用两个标准的基准问题，我们表明，通过结合多个信号，它是可能的，以实现更好的结果比使用一个单一的信号。我们进一步表明，通过将这种方法应用于现实世界的电子邮件数据集的算法工程电子邮件蠕虫检测。Dempster-Shafer方法是解决多特征（数据源）和两个或多个类的异常检测问题的一种很有前途的方法。
英文摘要：
In this paper, we implement an anomaly detection system using the Dempster-Shafer method. Using two standard benchmark problems we show that by combining multiple signals it is possible to achieve better results than by using a single signal. We further show that by applying this approach to a real-world email dataset the algorithm works for email worm detection. Dempster-Shafer can be a promising method for anomaly detection problems with multiple features (data sources), and two or more classes.
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