关于 异常检测 的文章

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域...

来自清华大学博士研究生陈熠豪介绍了一种基于语义感知网络表示学习模型的新型BGP异常检测系统。该系统通过提取自治系统的“路由角色”并监测其异常变化，解决了传统方法依赖人工分析和机器学...

【山石说AI】•第17篇大模型在网络安全中的最新应用进展（六）网络中那些隐匿的“异常信号”是潜在威胁的前兆。大模型凭借出色的异常模式捕捉能力，正成为检测恶意流量和系统异常的核心力量...

综合安全防御体系专题1082 融合二次特征提取和自蒸馏的流量异常检测方法陈万志(1)赵林(1)王天元(2)1.辽宁工程技术大学软件学院2.国网辽宁省电力有限公司营口供电公司1091...

本文内容源自Help Net Security 对Reaktr.ai 总裁 Vineet Chaku的采访，讨论了AI 如何改变网络安全，尤其是在异常检测和威胁识别方面，以及网络安...

时间：2023年4月7日上午10点地点：教三611会议室报告一：图神经网络异常检测再思考 摘要：图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融...

今天为大家介绍一篇清华大学吴建平院士团队的研究论文，论文的第一作者为计算机系博士生陈熠豪，参与老师包括李琦，刘卓涛，徐恪，徐明伟等，论文由清华大学和中国电信合作完成，题目是“语义驱...

NISTIR 8219制造业工业控制系统保护：行为异常检测翻译：王厚奎 樊山 高佳 廖宇力 郝轶JamesMcCarthy MichaelPowell KeithStouffer...

摘　要：针对传统异常流量检测方法在面对复杂多样的新型网络攻击时存在的数据特征提取困难、准确率低、误报率高和运行成本高等问题，提出了一种基于 EfficientNet 与贝叶斯超参数...

引言      随着互联网和大数据的快速发展，网络异常检测作为保护网络安全和维护系统正常运行的手段变得越来越重要。网络异常检测往往依靠日志或流量等网络数据，而这些数据发生概念漂移会...