来源：机器之心本文约2700字，建议阅读5分钟本文提出了图异常检测的新工具 ——Beta 小波图神经网络 (BWGNN)。 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通
异常检测任务旨在识别明显偏离正常数据分布的异常值，在工业检验、医学诊断、视频监控和欺诈检测等多个领域都发挥了重要作用。传统的异常检测方法主要依赖于描述正常数据分布以进行正异常样本的区分。然而，对于实际的应用而言，异常检测也需要理解数据的高层语义，从而深入理解 “什么是异常”。
在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等
Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的，所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题
异常检测是对罕见事件、项目或关注事件的识别，因为它们与大多数处理数据的特征不同。异常，也称为异常值，可以代表安全错误、结构缺陷，甚至银行欺诈或医疗问题。异常检测主要有三种形式。第一种异常检测是无监督异常检测。该技术通过将数据点相互比较、为数据建立基线“正常”轮廓并寻找点之间的差异来检测未标记数据集中的异常。相比之下，监督异常检测需要使用特定的“正常”和“异常”标签来训练数据集。最后，半监督异常检测技术要求分类器在“正常”数据集上进行训练以建立预设，然后分析预期数据以检测异常。本质上，这种技术允许分类器创建标签。
异常检测算法在上网行为管理软件中真是大有用途，不过也不是没有一些小挑战。大家都知道的，上网行为管理软件的目标是看管和掌控网上用户的行径，就是要确保网络稳如狗，合规规规矩矩，资源还能玩得溜。咱们这领域里，异常检测算法的点子用法是找出那些潜伏的安全威胁，打压不合规的事情，还有就是揪出网络上的怪现象，然后惩罚掉。
看见更大的世界，遇见更好的自己 See a better world to meet better for ourselves.
来源：专知本文为论文，建议阅读6分钟本文提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型。 异常检测对电力行业的发展有着重要的影响，如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前，大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测. 但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息，没有充分挖掘出数据的潜在价值. 因此，提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型. 该模型首先根据数据中台中获取的电力数据（主要包括用户ID、电能表ID、用户类型、电流、电压、功率
日志解析：https://github.com/logpai/logparser 异常检测：https://github.com/logpai/loglizer 预备知识：需要对逻辑回归、决策树、SVM、PCA、聚类等有一些了解 论文原文： https://github.com/AmateurEvents/article/blob/master/System-Log-Analysis-for-Anomaly-Detection.pdf
顾名思义，异常检测是利用机器学习的方法，从一堆样本数据中选择出异常的个体。例如我们高中数学学习的3
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
机器之心专栏 作者：王延峰、张娅 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型。RegAD 无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务。 近年来，异常检测在工业缺陷检测、医疗诊断，自动驾驶等领域有着广泛的应用。“异常”通常定义为 “正常” 的对立面，即所有不符合正常规范的样本。通常来说，相比于正常，异常事件的种类是不可穷尽的，且十分稀有，难以收
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型。RegAD 无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务。 近年来，异常检测在工业缺陷检测、医疗诊断，自动驾驶等领域有着广泛的应用。“异常”通常定义为 “正常” 的对立面，即所有不符合正常规范的样本。通常来说，相比于正常，异常事件的
机器之心专栏 机器之心编辑部 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通滤波器，能够更好捕获 “右移” 产生的高频异常信息。在四个大规模图异常检测数据集上，BWGNN
你可能已经注意到，一些不平衡分类的问题也经常使用异常检测算法来解决。例如，垃圾邮件检测任务可以被认为是一个分类任务（垃圾邮件比普通电子邮件少得多），但是我们可以用异常检测的方法实现这个任务。
为了保证系统的正常运行，企业的运维人员会通过相应的KPI（Key Performance Indicator, 关键性能指标）对系统进行监控。当某些KPI发生异常时，能够及时发出告警，通知相关人员。
文：Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。
应用程序故障可能由于各种原因而发生，并且有一些工具可以解决每个可能的错误源，例如日志管理工具，错误跟踪器，性能监视解决方案等。实际上，我们已经研究这个颇有几分，不同发现的方法记录在生产中，最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误，如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。
时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。
随着云技术的飞速发展，云系统的复杂性和规模不断增加，云系统的稳定性受到了极大挑战。为了解决运维问题，运营商会通过指标（Metrics）、日志（Logs）等多个维度信息来了解云系统的运行状态。
论文总体结构为： Abstract: 我们提出了一种基于重构概率的异常检测方法 可变自动编码器。
异常检测在工业生产有着广泛的应用，如攻击 / 入侵检测、系统运维检测、异常行为分析等等。近年来，基于深度学习的异常检测算法被提出并展现了良好的性能，相较于传统的异常检测算法，其主要优势是可以从更多的数据中更好地学习非线性的复杂特征。然而，缺乏可解释性仍旧是在实践中采用深度学习模型的重大障碍之一。现有的解释方法通常用于监督学习模型，而无监督的深度学习模型通常无法满足异常检测的可解释需求。
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。
异常检测(有时称为离群值检测或分布外检测)是许多领域中最常见的机器学习应用之一，从制造业中的缺陷检测到金融中的诈骗交易检测。
这篇文章涵盖了三件事，首先什么是视觉角度的异常检测？用于异常检测的技术有哪些？它在哪里使用？
SVM在网络行为管理系统中的异常检测分析方面具有广泛的应用和研究。通过不断改进和优化SVM算法，研究人员可以提高异常检测的准确性、效率和多样性，从而增强网络行为管理系统的安全性和可靠性。
作者：黄海广 在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。 问题的动机 参考文档:15-1-Problem Motivation(8 min).mkv 在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，
时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。比如腾讯内部开源的Metis项目，其实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。Metis实现的时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 20w+ 服务器，承载了 240w+ 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。
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IT运维领域要保障服务正常运行，通常第一步是将运维的对象监控起来，这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控：通过设定的（算法）规则对指标进行实时检测，当某个指标值不符合设定的规则时，则判定为异常，然后发送相应的告警到告警平台。
作者 | 钟雨 背 景 在公司运行过程中，尤其是对于偏重数据的互联网公司，业务异常检测是一个非常重要但又很容易被轻视的工作。一旦因为业务发生异常并且没有被及时发现，一定会对公司和客户产生某种程度的损失，从而影响业务正常发展。很多公司都构建了基于规则的报警平台，并将其应用于业务的异常检测。但由于数据模式的快速变化，并且数据中存在着大量噪音，基于规则的异常检测误报率较高。基于机器学习和人工智能的业务异常检测可以获得比传统规则系统更高的准确率和扩展性，但由于面临诸如异常的定义较为模糊、缺少数据标签等诸多
0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录，专门就当前面临的内部威胁（Insider Threats）进行了分析，并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。无独有偶，DARPA也在2012年出台了ADAMS项目，该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。 2013年，美国国际科学应用国际公司SAIC联合CMU、OSU、GTRI以及UMASS四家高校联合开发了PRODIGAL系统（PROactive Detection of Insider Threats with
来源 | https://www.zhihu.com/people/mu-yi-yang-42-66
决策树算法在文档管理系统中可以应用于异常检测和修复的过程。下面是决策树算法在文档管理系统中异常检测与修复的一般步骤和方法：
在深度学习中，自动微分是训练神经网络的关键技术之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了强大的自动微分功能。然而，在处理复杂的模型或计算图时，可能会出现梯度计算错误或其他异常。为了帮助调试这些问题，PyTorch提供了torch.autograd.set_detect_anomaly(True)函数，用于启用自动微分异常检测。
AIOps，最初的定义是Algorithm IT Operations，是利用运维算法来实现运维的自动化，最终走向无人化运维。随着技术成熟，逐步确定为Artificial Intelligence for IT Operations——智能运维，将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维无法解决的问题。
GitHub：https://github.com/pygod-team/pygod/
。所谓的异常检测问题就是：希望知道这个新的飞机引擎是否有某种异常，或者说，我们希望判断这个引擎是否需要进一步测试。因为，如果它看起来像一个正常的引擎，那么我们可以直接将它运送到客户那里，而不需要进一步的测试。
在网络空间这个战场中敌暗我明的条件下，大规模、多维度的数据采集在赋能安全防御能力的同时，也给安全运营团队带来了前所未有的挑战。安全运营人员每天面对海量的告警信息，这需要根据个人经验及专业知识对告警进行分析、关联、然后再溯源到攻击者。针对当前安全运营存在的问题，迫切需要一种方法从多个维度对攻击者进行画像，并评估攻击者的威胁评估推荐给安全运营人员高危攻击者进行人工研判。属性图建模是一种有效的建模方法，可以多属性、结构和时序等不同维度对攻击者进行建模。
异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。
一类分类有利于异常检测。它通过假设训练数据都是正态示例来确定实例是否与训练数据属于同一分布。但是，表示学习不适用于这些旧方法。此外，自监督学习在从未标记数据中学习视觉表示方面取得了重大进展，包括旋转预测和对比学习。
张圣林，南开大学助理教授，于2017年7月获清华大学工学博士学位（计算机科学与技术专业）并获得清华大学优秀博士学位论文，导师是刘莹老师和裴丹老师。
自从基于Stable Diffusion的生成模型大火以后，基于GAN的研究越来越少了，但是这并不能说明他就没有用了。异常检测是多个研究领域面临的重要问题，包括金融、医疗保健和网络安全。检测和正确分类未见的异常是一个具有挑战性的问题，多年来已经以许多不同的方式解决了这个问题。而今天我们要介绍一种基于GAN的异常检测方法，GAN是一种深度学习模型，可以学习生成与给定数据集相似的真实数据样本。GAN的这一特性表明它们可以成功地用于异常检测，以前的基于GAN的生成模型都是使用GAN的生成器，而异常检测则是需要使用GAN的鉴别器。
异常是数据中不符合正常行为的定义(Chandola et al., 2009)的模式。
---- 新智元报道 作者：吴海旭 编辑：好困 【新智元导读】时序数据的异常检测是高端装备行业的关键问题，清华大学软件学院机器学习实验室从全新的关联差异视角分析此问题，从模型、训练策略、异常判据全链路提供了完整的解决方法，被ICLR接收为Spotlight（亮点）文章。 现实世界的系统在运行过程中会产生大量的时序数据。 通过这些时序数据发现系统中可能存在的异常现象对于保障系统安全、设备平稳运行以及避免经济损失都有着非常重大的意义，例如大规模服务器、地空、水电设备的监测等。 因此，来自清华大学软件
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