见 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不够详细…

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机…

本文转载自cador<使用R语言进行异常检测> 本文结合R语言,展示了异常检测的案例,主要内容如下: (1)单变量的异常检测 (2)使用LOF(local outlier factor,局部异常因子)进行异常检测 (3)通过聚类进行异常检测 (4)对时间序列进行异常检测 一.单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子,并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上.在该例中,单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现,并且返回产生箱线图的统计量.在返回的结果中,有一个部分是o…

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本…

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技…

在给定的数据集,我们假设数据是正常的 ,现在需要知道新给的数据Xtest中不属于该组数据的几率p(X). 异常检测主要用来识别欺骗,例如通过之前的数据来识别新一次的数据是否存在异常,比如根据一个用户以前的使用习惯(数据)来判断这次使用的用户是不是以前的用户.或者根据之前CPU正常运行时候的的用量数据来判断当前状态下的CPU是否正常工作. 这里我们通过密度估计来进行判断:if   P(X) >ε时候,为normal(正常)<ε 的时候为异常 . 我们用x(i)来表示用户的第i个特征,模型P(x)…

局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊.伪基站.金融诈骗等领域. 异常检测方法,针对不同的数据形式,有不同的实现方法.常用的有基于分布的方法,在上.下α分位点之外的值认为是异常值(例如图1),对于属性值常用此类方法.基于距离的方法,适用于二维或高维坐标体系内异常点的判别,例如二维平面坐标或经纬度空间坐标下异常点识别,可用此类方法. 这次…

题目下载[传送门] 第1题 简述:对于一组网络数据进行异常检测. 第1步:读取数据文件,使用高斯分布计算 μ 和 σ²: % The following command loads the dataset. You should now have the % variables X, Xval, yval in your environment load('ex8data1.mat'); % Estimate my and sigma2 [mu sigma2] = estimateGaussia…

我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳.当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好.但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了.在这里把“基于LSTM的auto-encoder”的代码分享出来. 代码参考了Jason Brownlee大佬修改的:具体链接我找不到了,当他的博客我还能找到,感兴趣自己翻一翻,记得在LSTM网络那一章 http…

1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正太分布的单变量数据集(univariate data set)\(Y\) 中的单个异常值.若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值.原假设与备择假设如下: \(H_0\): 数据集中没有异常值 \(H_1\): 数据集中有一个异常值 Grubbs' Test检验假设的所用到的检验统计量(test statistic)为 \[ G = \frac{\max |Y_i - \ove…

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi…

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…

摘要:RRCF是亚马逊提出的一个流式异常检测算法,是对孤立森林的改进,可对时序或非时序数据进行异常检测.本文是我从事AIOps研发工作时所做的基于RRCF的时序异常检测方案. 1.      数据格式 将时间序列以滑动窗口的形式转换为d维空间点.例如对于时间序列[1,2,3,4,5,6,7,8],d=5,那么可以将该时间序列转换为4个空间点[(1,2,3,4,5),(2,3,4,5,6),(3,4,5,6,7),(4,5,6,7,8)].RCF以这样的高维空间点进行建模和检测. 2.     …

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自…

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,…

以下我为这篇<Rapid Deployment of Anomaly Detection Models for Large Number of Emerging KPI Streams>做的阅读笔记 - Jeanva Abstract Rapid deployment of anomaly detection models for large number of emerging KPI streams, without manual algorithm selection, paramete…

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for…

杜伦大学提出GANomaly:无需负例样本实现异常检测 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW.在异常检测模块下,如果没有异常(负例样本)来训练模型,应该如何实现异常检测?本文提出的模型——GANomaly,便是可以实现在毫无异常样本训练下对异常样本做检测. 关于作者:武广,合肥工业大学硕士生,研究方向为图像生成. ■ 论文 | GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Train…

(Isolation Forest无监督)这个算法是随机森林的推广. iTree树构造:随机选一个属性,再随机选该特征的一个值,对样本进行二叉划分,重复以上操作. iTree构建好了后,就可以对数据进行预测啦,预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下,看测试记录落在哪个叶子节点.iTree能有效检测异常的假设是:异常点一般都是非常稀有的,在iTree中会很快被划分到叶子节点,因此可以用叶子节点到根节点的路径h(x)长度来判断一条记录x是否是异常点. 越接近1表示是异常点的可能性高: 越接近0…

时间序列数据伴随着我们的生活和工作.从牙牙学语时的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房价的走势变化,从金融领域的刷卡记录到运维领域的核心网性能指标.时间序列中的规律能加深我们对事物和场景的认识,时间序列中的异常能提醒我们某些部分可能出现问题.那么如何去发现时间序列中的规律.找出其中的异常点呢?接下来,我们将揭开这些问题的面纱. 什么是异常 直观上讲,异常就是现实与心理预期产生较大差距的特殊情形.如2020年春节的新型肺炎(COVID-19,coronavirus disease 2019)…

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处…

软件安全课程的一次实验,整理之后发出来共享. 什么是KD树 要说KD树,我们得先说一下什么是KNN算法. KNN是k-NearestNeighbor的简称,原理很简单:当你有一堆已经标注好的数据时,你知道哪些是正类,哪些是负类.当新拿到一个没有标注的数据时,你想知道它是哪一类的.只要找到它的邻居(离它距离短)的点是什么类别的,所谓近朱者赤近墨者黑,KNN就是采用了类似的方法. 如上图,当有新的点不知道是哪一类时,只要看看离它最近的几个点是什么类别,我们就判断它是什么类别. 举个例子:我们将k取3…

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测 异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找…

南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结. iTree 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每个节点要么有两个女儿,要么就是叶子节点,一个孩子都没有.给定一堆数据集D,这里D的所有属性都是连续…

异常检测原理是根据训练数据的高斯分布,计算均值和方差,若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1),判定为异常点. 1 创建数据集转化工具类,把csv数据集转化为RDD数据结构 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.rdd.RDD object Featu…

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行…

本周内容较多,故分为上下两篇文章. 一.内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System(创建异常检测系统) Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supervised…

iForest (Isolation Forest)是由Liu et al. [1] 提出来的基于二叉树的ensemble异常检测算法,具有效果好.训练快(线性复杂度)等特点. 1. 前言 iForest为聚类算法,不需要标记数据训练.首先给出几个定义: 划分(partition)指样本空间一分为二,相当于决策树中节点分裂: isolation指将某个样本点与其他样本点区分开. iForest的基本思想非常简单:完成异常点的isolation所需的划分数大于正常样本点(非异常).如下图所示: \…