This question confused me a bit also but this is my reasoning for choosing C. I was immediately able to rule out choices B &amp; D because they just didn&#39;t apply. In regards to answer A i considered the idea that statistical anomaly detection is actually learning by comparing current activities to behavior that it believes to be normal. Pattern matching doesn&#39;t learn at all because it is only looking for a specific pattern, it is not capable of finding any deviations from that pattern. However the requirement to monitor every event is something that both devices must do and i guess they are considering it a weakness.<div>
<br></div><div>i am curious to here what others have to say about this questions.<br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Jan 15, 2010 at 6:22 AM, Saurabh Bhargava <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:catchbhargava@yahoo.com">catchbhargava@yahoo.com</a>&gt;</span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;"><div><div style="font-family:arial, helvetica, sans-serif;font-size:10pt"><div><font face="&#39;times new roman&#39;, &#39;new york&#39;, times, serif" size="4"><span style="font-size:16px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="3"><span style="font-size:13px"><br>
</span></font></span></font></div><div style="font-family:arial, helvetica, sans-serif;font-size:10pt"><div style="font-family:times new roman, new york, times, serif;font-size:12pt"><div style="font-family:arial, helvetica, sans-serif;font-size:10pt">
Hello Everyone: <div><br></div><div>Need your thoughts on below question: </div><div><br></div><div>1. which of the following is the is a weakness of both statistical anomaly detection and pattern matching </div><div><br>
</div><div>A. Lack of learning
 model</div><div>B. inability to run in real time</div><div>C. Requirement to monitor every event</div><div>D. Lack of ability to scale</div><div><br></div><div>I think answer is C  but author says its A. </div><div><br>
</div><div>My reasoning - Statistical IDS creates a profile of “normal” and compares activities to this profile. For that, its put in leaning mode and if an attack was happening during &quot;learning&quot; mode, it may go undetected in production environment as well. </div>
<div><br></div><div>Pattern matching
 depends on signatures so may not be able to pick up &quot;zero day&quot; attacks. </div><div><br></div><div><br></div><div>Thoughts pls?</div><div><br></div><div>cheers, SB</div><div><br></div></div><br>



      </div></div><div></div>



</div><br>



      </div><br>_______________________________________________<br>
cisspstudy mailing list<br>
<a href="mailto:cisspstudy@cccure.org">cisspstudy@cccure.org</a><br>
<a href="http://cccure.org/mailman/listinfo/cisspstudy_cccure.org" target="_blank">http://cccure.org/mailman/listinfo/cisspstudy_cccure.org</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>