实验了效果,下面的还是图像的异常检测居多. https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下,本质上是半监督学习,一开始是有分类模型的.代码如下,生产模型和判别模型: ### generator model define def generator_model(): inputs = Input((10,)) fc1 = Dense(input_dim=10, units=128*7*7)(i…

先说实验成功的代码: git clone https://github.com/tkwoo/anogan-keras.git mkdir weights python main.py --mode train 即可看到效果了! 核心代码:main.py from __future__ import print_function import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') import os import cv2 import numpy as np im…

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…

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自…

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法>,作者:云数据库创新Lab . 导读 本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会I…

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…

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…

在上篇博文中介绍了网络服务异常检测的大概,本篇将详细介绍SVDD和Isolation Forest这两种算法 1. SVDD算法 SVDD的英文全称是Support Vector Data Description,又称为支持向量数据描述,它是由Tax和Duin提出的一种单分类算法,它起源于V.VapniH的支持向量机.它计算围绕具有一组最小体积的球形决策边界对象,可以用于新奇检测或异常检测,检测从给定数据集中偏离的对象.通过使用不同的内核,SVDD可以获得更灵活和更准确的数据描述,通过区分由训练…

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)…

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…