Sep, 2009

高维网络流量数据变化点的分布式检测和定位

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TL;DR本文提出了一种新颖的分布式统计检测算法，可用于高容量的网络流量中的变化点检测和鉴定，尤其适用于检测和识别分布式拒绝服务攻击，所提算法 DTopRank 可通过聚合获取的部分信息，实现分布式网络异常检测，并采用中心决策站点上的非参数等级检验方法，综合记录过滤和双重定向时间序列方法以解决海量数据问题，并可应用于合成数据和互联网服务提供商的某一流量跟踪数据。
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发现论文，激发创造
  • 高维网络流量数据中变点的检测和定位

    本文提出了一种称为 TopRank 的新颖有效的方法，用于在高维数据中检测变化点，该方法基于数据降维和基于 U 统计量的非参数变化点检测测试，该方法可应用于网络安全领域的异常检测和定位，并在现实的网络数据上进行了验证。

    Aug, 2009

  • 动态异常监测：通过稀疏和低秩追踪网络异常

    构建了一种在线估计的网络异常映射方法，该方法基于 exponentially-weighted 的最小二乘准则和物流矩阵的核范数，可在实时动态环境下追踪网络流量异常，进而提高网络质量和保障网络安全。

    Aug, 2012

  • 图时序中用于异常检测的局部统计量

    本文利用生成潜在位置模型将变点检测问题定义为假设检验问题，关注时间序列的随机块模型这一特殊情形，并分析了基于不同局部统计方法的两类扫描统计量的极限分布和功率特性，并在合成数据和 Enron 电子邮件语料库上理论和性能比较，证明了两种统计量在一个简单境况下是可接受的，而其中一种统计量在第二种境况下是不可接受的。

    Jun, 2013

  • 检测演化网络大规模结构的变点

    本研究在一个在线概率学习框架中，首次将网络变化点检测问题形式化，并引入了一种可靠的方法。该方法结合了广义分层随机图模型和贝叶斯假设检验，可以定量确定变化点何时、如何精确地发生。在使用已知类型和大小变化点的合成数据进行分析时，证明该方法比以前使用的几种替代方法更准确。应用于两个高分辨率的演化社交网络场景，该方法识别了一系列的变化点，并与这些网络已知的外部 “冲击” 相一致。

    Mar, 2014

  • 动态社交网络的快速变点检测

    本研究介绍了一种有效率高的算法，用于在动态网络的快照模型下，检测变化点，并将此算法应用到合成和真实世界网络上，速度比现有技术提高 9 倍，并且效果也得到了提升。

    May, 2017

  • 大规模异常检测：深度分布式时间序列模型的应用

    论文介绍了一种新的检测时间序列数据异常值的方法，主要应用于监测微服务和云资源健康。该方法的主要创新点是将时间序列的建模对象从实数值或实数向量扩展到了实数值（或向量）上的概率分布。

    Jul, 2020

  • 一种双重策略的动态图异常检测快速准确方法

    本文提出了 AnomRank 算法，通过两个符合该算法的指标追踪每个节点的得分发现动态图中的突变重要性，实现了动态图的异常检测，其速度快、可扩展性强、理论上的这个方法是可行的，成功检测了两种常见的异常类型：边上的突变重量和图的突然结构变化。

    Nov, 2020

  • 一种快速的拓扑方法以预测动态图中的异常

    本文提出了一种基于 persistent diagram、lower-star filtration 和 Betti 函数的方法，可以高效地从时变图数据中提取形状信息，并在模拟研究和实际数据应用中表现出优越的性能，尤其是对于变点检测和加密货币网络异常价格预测。

    May, 2023

  • 一种新的监督深度学习解决方案，用于使用卷积神经网络（CNN）在边缘系统上检测分布式拒绝服务（DDoS）攻击

    本研究提出了一种基于深度学习的新型分布式拒绝服务攻击检测方法，利用新不伦瑞克大学 DDoS 评估数据集中的实时 DDoS 攻击数据来构建一个更广泛和更适用于现实世界的模型。该模型通过提取数据流并将其归一化到一个固定长度，然后通过自定义架构进行二进制分类，利用卷积神经网络和常见的深度学习算法实现分类和减轻 DDoS 流量的技术。结果表明，该算法在网络流量中检测 DDoS 攻击方面表现出很高的准确性，针对 2000 个未见过的流量达到了 0.9883 的准确率，并且可在任何网络环境中扩展应用。

    Sep, 2023

  • 差分隐私变点检测

    该论文通过差分隐私的视角研究了变点检测的统计问题，并提供了在线和离线变点检测的私有算法，并对这些算法进行了理论分析和实证验证。

    Aug, 2018