traffic anomalies | BriefGPT

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使用 PCA、t-SNE 和 UMAP 可视化分析和分类 5G 网络流量入侵攻击的关键分析
使用基于人工智能的自主端到端安全设计方法，通过检测网络流量异常，解决 5G 网络上物理设备的安全问题。本研究使用最近发布的 5G 流量数据集 5G-NIDD，并通过机器学习和深度学习方法来检测网络流量异常。通过可视化技术、数据降维、解决类别
PDF7 months ago
MEDAVET: 基于车辆交通的空间和时间结构的交通车辆异常检测机制
本篇论文通过计算机视觉建立车辆跟踪模型，用于检测高速公路上的交通异常，并提出了检测、跟踪和分析交通的步骤，具体包括从城市交通视频中检测车辆、使用双分图和凸包算法进行车辆跟踪，以及使用两种数据结构检测异常的起点和终点。实验结果显示该方法在 T
PDF8 months ago
CVPR交通异常检测的良好实践和强基准线
本研究通过预处理、动态跟踪模块和后处理等环节，提出了一种简单而高效的交通异常检测方案，该方案使用视频稳定、背景建模和车辆检测等技术，能够快速精准地识别出交通异常点，在 NVIDIA AI CITY 2021 排行榜中名列第一。
PDF3 years ago
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。
PDF12 years ago