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
藏经阁-Near real-time network anomaly detection and traffic analysis.pdf
Real-Time Anomaly Detection of Network Traffic Basedon CNN
新型网络体系结构,传统网络设备如交换机和路由器在硬件中集成了数据平面和控制平面，这两个层面紧密耦合，导致网络配置和管理复杂且不灵活。SDN的核心理念是将控制平面（决定数据如何流动）从网络硬件中分离出来，由中央控制器软件进行统一管理。一旦控制平面被分离并集中到SDN控制器上，控制器就需要与网络中的各个设备进行通信。这是通过南向接口协议实现的，最著名的协议是OpenFlow。OpenFlow允许控制器向网络设备发送指令，告诉它们如何处理特定的数据流。
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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