原文:異常行為檢測方法

統計學方法 偏離訓練集統計分布的任何東西都被認為是異常。 最簡單的統計學方法就是控制圖。計算出訓練集每個特性的平均和標准偏差,然后圍繞平均值定義出閾值:k 標准偏差 k為通常在 . 到 . 之間的任意系數,取決於既定的算法保守程度 。在部署中正向或負向超出閾值的點就是異常事件的可疑備選。 這種方法很好理解,也便於實現,而且執行很快,適用於靜態及時間序列數據。然而,要檢測更微妙的異常的話,這種方法 ...

2019-04-29 14:48 0 601 推薦指數:

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基於SVM的異常檢測方法

作者|Mahbubul Alam 編譯|VK 來源|Towards Data Science 單類支持向量機簡介 作為機器學習方面的專家或新手,你可能聽說過支持向量機(SVM)——一種經常被引 ...

Wed Nov 04 06:30:00 CST 2020 0 785
異常檢測用幾種方法

在污染的數量已知的情況下,下面的例子介紹了執行野點和異常檢測的兩種不同方式: 基於協方差的穩健估計,假設數據是高斯分布的,那么在這樣的案例中執行效果將優於One-Class SVM; 利用One-Class SVM,它有能力捕獲數據集的形狀,因此對於強非高斯數據有更加優秀的效果 ...

Mon Jul 07 09:17:00 CST 2014 0 4111
“半監督”異常檢測方法GANomaly

原文標題:GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training 原文鏈接:https://arxiv.org/abs/1805.06725 背景介紹 異常檢測是計算機視覺領域一個比較經典的問題,它旨在區分正常 ...

Sun Nov 21 17:46:00 CST 2021 0 810
基於Halcon深度學習異常檢測方法

  Halcon在19.11版本中推出了深度學習異常檢測方法,該方法屬於無監督式的深度學習方法,使用該算法可以在只有正樣本的情況下訓練模型。據官方介紹,該方法具有以下優點:   1 無需標注   2 只需少量正樣本即可進行訓練   3 可以在CPU下進行訓練   4 具有較快的推斷速度 ...

Sun Mar 15 01:49:00 CST 2020 0 1321
異常檢測 - 方法匯總 與 grubbs test

本篇博客的目的:記錄 grubbs test 的用法; 其實 用法 沒啥難度,只是這個 模塊安裝的 模塊名 有些特殊,做個記錄; 至於 grubbs test 的原理,請參考下面的鏈接; 下面的鏈接 總結了 一些 異常檢測方法,有原理,有代碼,有空看看 ...

Thu Apr 16 02:27:00 CST 2020 0 1189
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》 "1、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。2、將泄露點檢測值和滑動窗口 ...

Tue Apr 09 00:16:00 CST 2019 2 1580
異常檢測

異常數據 異常檢測方法: 根據無標簽的測試數據建立模型(p(x))來給出數據正常/不正常的 ...

Mon Nov 05 04:49:00 CST 2018 0 680
 
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