Mar, 2022

奇异感知机器学习在流媒体服务中的滥用和欺诈检测

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TL;DR本文提出了一个基于流媒体用户行为建模的欺诈和滥用检测框架，通过创建用户行为模型发现异常和可疑事件，并以此来扩大调查工作的规模。我们研究了半监督和监督方法来检测异常现象，最终使用机器学习方法实现了欺诈和滥用检测。
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发现论文，激发创造
  • 基于流式主动学习策略的信用卡实时欺诈检测：评估与可视化

    本文研究了信用卡欺诈检测的问题，提出了一些主动学习的策略，并比较了不同的查询标准，强调了在欺诈检测中主动学习存在探索 / 开发的权衡。

    Apr, 2018

  • 基于深度学习的结构化网络安全数据流非监督式内部威胁检测

    提出了一种基于无监督深度学习的在线异常检测方法，通过分解异常得分，帮助分析员识别潜在的内部威胁活动，实现了减轻分析员负担的目标。在 CERT Insider Threat Dataset v6.2 上的表现证明，该方法可以显著提高威胁检测的召回率。

    Oct, 2017

  • 基于自编码器的流式数据异常检测，具有增量学习和概念漂移适应

    本文提出了一种自编码器模型的增量学习方法，并加入了漂移检测，以应对非平稳环境中异常事件的问题。在实验中，我们使用了现实世界和合成数据集进行了实证分析，并进行了对比分析，结果表明该方法明显优于现有的基线和先进方法。

    May, 2023

  • 期货市场欺诈的深度半监督异常检测

    使用深度半监督异常检测技术 Deep SAD，本研究旨在评估其在高频金融数据中检测欺诈行为的有效性，通过利用蒙特利尔的 TMX 交易所的专有限价订单簿数据和少量真实标记的欺诈实例，我们证明将少量标记数据融入无监督异常检测框架可以极大提高其准确性。

    Aug, 2023

  • 一种用于入侵检测的混合深度学习异常检测框架

    本论文提出了一个基于深度学习异常检测的网络入侵攻击检测框架，该框架结合了无监督、半监督和监督学习算法，同时在 NSL-KDD、CIC-IDS2018 和 TON_IoT 等三个基准数据集上验证了其性能。

    Dec, 2022

  • 水力条件监测系统异常检测中半监督学习的比较研究

    本研究系统比较了半监督学习方法在液压系统异常检测中的应用，设计了一种基于极限学习机的半监督 HELM 模型，并证实其在半监督方法中具有卓越的性能。

    Jun, 2023

  • 基于机器学习的基于日志的异常检测的实证研究

    对传统机器学习和深度学习技术在日志分析和异常检测中的评估进行了全面的实证研究，结果表明传统机器学习技术和深度学习技术在检测准确性和预测时间方面非常接近，而传统机器学习技术对超参数调整的敏感性较深度学习技术要低。此外，半监督技术的检测准确性明显较监督技术差。

    Jul, 2023

  • 一种半监督图注意力网络用于金融欺诈检测

    本文介绍了一种利用多视图网络结构、半监督学习和分层注意力机制的图神经网络，用于在支付宝用户中进行欺诈检测，并实现比现有方法更为准确的预测，并且提供了可解释的结果。

    Feb, 2020

  • 面向监督的异常检测

    本研究提出了一种基于半监督学习和主动学习的异常检测算法，能够在数据标记要求较高的情况下，大大减少数据标记量，提高检测精度，适用于网络入侵检测等领域。

    Jan, 2014

  • 基于数据驱动的半监督机器学习与代理安全度量的异常驾驶行为检测

    利用 Hierarchical Extreme Learning Machines 和 Surrogate Safety Measures 开发了半监督机器学习方法，准确检测出鉴定的异常驾驶行为，通过广泛实验验证了该方法在各种指标上的有效性。

    Dec, 2023