Публикации по теме 'anomaly-detection'
Мы отказались от выкупа в размере 3 млн евро, чтобы построить кибербезопасность будущего
Плохо быть миллионером (иногда)
Я пишу это в ноябре 2022 года. На горизонте маячит настоящий кризис, который вот-вот разразится в 2023 году. Вместе с кризисом посыплется дождь возможностей . Просто сейчас неподходящий момент для обналичить, если вы в новых технологиях и только начали.
Какова ситуация?
Мы делаем Cybersecurity 2.0 — обнаружение аномалий с помощью ИИ. Так же просто, как Google Analytics. Всего одна строка кода защищает ваш веб-сайт (или серверы) и..
Как наука о данных играет роль детектива?
Обнаружение мошенничества с кредитными картами с помощью машинного обучения
Я открыл свой ноутбук и начал читать новости, когда наткнулся на статью о выявлении мошенничества с кредитными картами. Если вы будете искать в Интернете свежие новости, я уверен, что рано или поздно вы наткнетесь на что-то подобное.
Обнаружение аномалий в реальном времени с помощью AWS
Бессерверный подход к обнаружению аномалий в данных в реальном времени - от Гаутама Кришны , Рубена Хиллиарда и Прити Модгил
Вступление
Обнаружение аномалий в потоковой передаче данных в реальном времени из различных источников находит применение в нескольких отраслях. Устройства, которые генерируют такие потоковые данные, разнообразны и могут включать в себя датчики транспортных средств, датчики производственного оборудования, устройства GPS, медицинское оборудование, датчики..
Начало работы с рабочими процессами Anomaly ML
Эта статья во многом основывалась на принципах, изложенных в «Руководстве по обнаружению аномалий» Куо, и все заслуги должным образом приписываются глубокому вкладу автора в эту область.
Обнаружение аномалий — это область, которая занимается поиском редких событий. Их можно применять в нескольких отраслях, таких как страховое мошенничество, обнаружение сбоев оборудования, кибербезопасность.
В мире науки о данных Python превратился в универсальный язык с рядом библиотек, предназначенных..
Одноклассовая SVM (машина опорных векторов) для обнаружения аномалий
Тщательно созданный, тщательно спроектированный ресурс для специалистов по данным.
Глава 08 из Руководства по машинному обучению для обнаружения аномалий
Внимание! Прежде чем вы продолжите читать эту статью и все статьи, составляющие это руководство, вы должны понять, что оно было частично создано с использованием модели OpenAI GPT 4. Это началось как проект самообучения, и я достаточно скоро понял, что это может быть действительно ценным для коллег-исследователей данных. По..
Обнаружение аномалий - статистика T2 Хотеллинга
Введение
В этой статье мы рассмотрим, как определить аномальное поведение с помощью очень простого статистического метода.
Аномалии (выбросы, редкие события) - это данные, которые не соответствуют тому, что ожидается от данных с точки зрения нормального поведения. Можно сказать, что такое поведение вызвано факторами, которые отсутствуют при нормальном поведении данных. Подумайте, в каком контексте это может применяться.
Подумайте о сценарии мошенничества с кредитными картами, когда..
Многогранность обнаружения аномалий
Обнаружение аномалий должно быть простой концепцией. Однако, если вы начнете читать литературу, вы можете столкнуться с различными терминологиями, которые могут облегчить ваши исследования или даже помешать вам их проводить. Моя цель — объяснить их простым способом, чтобы вы могли определить, какой из них лучше всего подходит для вашей текущей проблемы. К концу статьи вы должны понимать основные различия между обнаружением выбросов, классификацией одного класса, обнаружением известных..
