https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html https://www.kaggle.com/atom1231/keras-autoencoder-with-simple-cnn-kfold4-lb-1704 https://datasci

十五.异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机 参考文档: 15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mkv 在接下来的一系列视频中,我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题.这是机 器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问 题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 什么是异常检测呢?为了解释这个概念,让我举一个例子吧: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎

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

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

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

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

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

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

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

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

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一.前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景.举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量.视频中的人的行为是否正常.运维中服务器状态是否异常等等.有监督学习的做法是给样本标出label,那么标label的过程肯定是基于某一些规则(图片除外),既然有了规则

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

思科DNA竞品比较工具 您的网络能够驱动数字化转型吗? 根据IDC调查,45%的受调研公司计划在未来两年内做好网络数字化的准备.查看数字化网络带来的结果和商业价值. 下载报告 思科 HPE 华为 Arista Close all 创新 通过 BLE 或 Wi-Fi 跟踪用户位置 有限   带有虚拟蓝牙低能耗 (BLE) Beacon 和 Hyperlocation 的思科 CMX,可支持跟踪 BLE 设备和 Wi-Fi 设备,定位精度达 1 到 2 米. HPE 在其无线接入点中支持有限的蓝牙功

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 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

异常检测(Anomaly Detection) 问题的动机 (Problem Motivation) 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法中的一个常见应用.这种算法的有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又和监督学习问题非常类似. 举例说明什么是异常检测: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎从生产线上流出时,你需要进行QA(质量控制测试),而作为这个测试的一部分,你测量了飞机引擎的一些特征变量,比如引擎运转时产生的热量,或者引擎的振

注:资料均来源于网络,本文只做知识分享,如侵立删,谢谢. PAC算法背景简述: 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量.更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性.如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全利用数据中的信息,因此盲目减少指标会损失很多有用的信息,从而产生错误的结论. 因此需要找到一种合理的

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

论文http://202.119.32.195/cache/10/03/cs.nju.edu.cn/da2d9bef3c4fd7d2d8c33947231d9708/tkdd11.pdf 1. INTRODUCTION 异常是与正常样例有着不同的数据特性的数据模式.检测异常的能力具有重要的相关性,异常经常在多种应用领域中提供关键和可操作的信息.比如在信用卡交易中能够显示信用卡的使用有欺诈行为:在天文图像中的异常点能够说明发现了新的星星:一个不正常的计算机网络流量模式能够代表(stand for)

(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

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

记得在做电商运营初期,每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动,但后来随着工作的深入,我越来越觉得这里面水很深.商家运营.品类运营不断的通过刷单来获取其所需,或是商品搜索排名,或是某种kpi指标,但这些所谓的“脏数据”,却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估.今天我们讨论一种非监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm),试图在真实数据中,找出并标注异常数据. 该算法是基于高斯分布的异常检测算法(Anomaly Detection Alg