Aug, 2023

期货市场欺诈的深度半监督异常检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 深度半监督异常检测

    本研究提出新型的半监督深度异常检测方法 Deep SAD，并基于信息论框架建立起来的理论解释。该方法在 MNIST、Fashion-MNIST 和 CIFAR-10 数据集上均取得了令人满意的性能提升。

    Jun, 2019

  • SAD：动态图形半监督异常检测

    本文提出了一种半监督异常检测（SAD）的框架来处理动态图数据，并将时间内存库和伪标签对比学习模块相结合，充分利用未标记样本，可以有效地发现和检测动态图数据中的异常，即使只有少量标记数据也能优于现有先进方法

    May, 2023

  • 弱监督异常检测：一项综述

    本研究是第一部弱监督异常检测方法的全面调查，将其分为三个弱监督设置，以及四种数据模态，并针对每种设置提供了形式化定义、关键算法和潜在未来方向。我们在选择的设置上进行了实验，并发布了源代码，以及一些弱监督异常检测方法和数据的收集。

    Feb, 2023

  • 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

  • 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

  • 标签预算约束下的深度异常检测

    本文提出了一种基于理论条件的数据标记策略，并提出了一种新的半监督学习框架，可在数据标记预算约束下实现最优数据覆盖，并优于其他方法在标记预算约束条件下实现最佳半监督异常检测性能。

    Feb, 2023

  • 奇异感知机器学习在流媒体服务中的滥用和欺诈检测

    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。

    Mar, 2022

  • 使用深度自动编码器网络检测大规模会计数据中的异常

    本研究使用深度自编码神经网络进行高效的会计异常检测，实验结果表明，此方法在比基准方法下有更少的误报率且能捕捉高度相关的会计异常。

    Sep, 2017

  • 文本中的深度异常检测

    利用自监督学习针对文本语料库制定预文本任务的方法，根据最新研究成果，大幅提高了半监督和无监督异常检测的效果，并证明了自监督异常检测在自然语言处理领域中的潜力。

    Dec, 2023

  • 通过 Transformer 自监督检测文本异常

    本文提出了一种将深度学习模型应用于文本异常检测的方法，使用两个独立的自我监督信号，在文本序列上引入了一个新的先决条件任务，并在 20Newsgroups 和 AG News 数据集上均取得了强大的定量和定性结果。

    Apr, 2021