LSTM UEBA異常檢測——deeplog里其實提到了，就是多分類LSTM算法，結合LSTM預測誤差來檢測異常參數
結合CNN的可以參考：http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行為，其他還結合了時序的異常檢測的：https://conference.hitb.org ...
原文：UEBA 學術界研究現狀——用戶行為異常檢測思路：序列挖掘prefixspan，HMM，LSTM/CNN，SVM異常檢測，聚類CURE算法
論文 技術分析 關於網絡分層信息泄漏點快速檢測仿真 基於動態閾值的泄露點快速檢測方法,采樣Mallat算法對網絡分層信息的離散采樣數據進行離散小波變換 利用滑動窗口對該尺度上的小波系數進行加窗處理,計算離散采樣數據窗函數包含區間的小波熵,實現有效去噪和特征提取。 將泄露點檢測值和滑動窗口中平均熵值之間的差與動態閾值作比較,判斷是否存在泄露點。 基於雲計算入侵檢測數據集的內網用戶異常行為分類算法研究 ...
2019-04-08 16:16 2 1580 推薦指數：
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