藏经阁-Near real-time network anomaly detection and traffic analysi下载

weixin_39821228 2023-09-15 17:30:30
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藏经阁-Near real-time network anomaly detection and traffic analysi
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论文笔记--Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series
Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series Summary 给定多元时序数据（传感器数据），如何检测异常事件（系统错误或者被攻击）？怎样捕获传感器之间复杂关系，解释异常偏离了那些关系？现有的方法没有明确学习变量之间关系结构，用它们预测事件序列的预测行为。作者结合结构学习方法和图神经网络，用注意力权重为检测到的异常提供解释。 Problem Statement 挑战 将图神经网络用于时序数据的异常检测需要
论文阅读 - Few-shot Network Anomaly Detection via Cross-network Meta-learning
网络异常检测旨在找到与绝大多数行为显着不同的网络元素（例如节点、边、子图）。它对从金融、医疗保健到社交网络分析等各种应用产生了深远的影响。由于难以承受的标签成本，现有方法主要是以无监督的方式开发的。尽管如此，由于缺乏对感兴趣的异常的先验知识，他们识别的异常可能会变成数据噪声或无趣的数据实例。因此，研究和开发网络异常检测的小样本学习至关重要。在现实场景中，很少有标记的异常也很容易在与目标网络相同域的类似网络上访问，而大多数现有工作都忽略了利用它们，而仅仅关注单个网络。
视频异常检测——Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection
Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 文章资源问题描述思想做法算法结果存在的问题思考 文章 2021.AAAI.Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 资源 问题描述 现有方法只单独使用外观或运动信息，没有做融合 思想 融合外观和运动信息，捕捉他们的一致性 做法 网络输入是视频序列和光溜信息，然
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