復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)和異常識(shí)別

20/26復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)和異常識(shí)別第一部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的挑戰(zhàn) 2第二部分基于網(wǎng)絡(luò)特征的事件檢測(cè)方法 4第三部分基于網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的事件檢測(cè)方法 7第四部分異常識(shí)別的統(tǒng)計(jì)方法 9第五部分基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法 12第六部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)空事件的識(shí)別 14第七部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)的指標(biāo)評(píng)估 18第八部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的應(yīng)用案例 20

第一部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的挑戰(zhàn)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)數(shù)據(jù)異質(zhì)性

-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)包含來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，具有多種數(shù)據(jù)類型和格式，如文本、圖像、時(shí)間序列等。

-不同數(shù)據(jù)類型的特征和維度差異很大，給事件檢測(cè)和異常識(shí)別帶來(lái)挑戰(zhàn)性。

高維時(shí)空數(shù)據(jù)

-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集通常是高維的，包含許多特征變量和時(shí)間點(diǎn)的觀測(cè)值。

-高維時(shí)空數(shù)據(jù)增加了檢測(cè)事件和異常的計(jì)算復(fù)雜度，需要高效的算法和技術(shù)來(lái)處理。

動(dòng)態(tài)性與進(jìn)化性

-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)隨著時(shí)間的推移而動(dòng)態(tài)變化，節(jié)點(diǎn)和邊的連接不斷演化。

-動(dòng)態(tài)性要求事件檢測(cè)和異常識(shí)別算法能夠適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的變化，實(shí)時(shí)檢測(cè)和識(shí)別異常行為。

噪聲和不確定性

-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常包含噪聲和不確定性，可能會(huì)掩蓋或混淆真實(shí)的事件和異常。

-噪聲和不確定性增加了識(shí)別真實(shí)事件和異常的難度，需要魯棒的算法和方法。

規(guī)模龐大

-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以非常龐大，包含數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)節(jié)點(diǎn)和邊。

-大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)需要可擴(kuò)展的算法和技術(shù)，能夠高效處理大量數(shù)據(jù)。

概念漂移

-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的事件和異常模式可能會(huì)隨著時(shí)間推移而發(fā)生改變，稱為概念漂移。

-概念漂移需要事件檢測(cè)和異常識(shí)別算法能夠適應(yīng)不斷變化的模式，避免檢測(cè)性能下降。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的挑戰(zhàn)

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)事件和識(shí)別異常是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)源于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的固有特性，以及檢測(cè)和識(shí)別異常活動(dòng)的需求。以下概述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的主要挑戰(zhàn)：

#數(shù)據(jù)量龐大

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)通常包含大量的數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備日志、用戶活動(dòng)和其他類型的事件。處理和分析如此龐大的數(shù)據(jù)集需要強(qiáng)大的計(jì)算資源和有效的算法，以及時(shí)檢測(cè)和響應(yīng)事件。

#數(shù)據(jù)異質(zhì)性

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通常是異質(zhì)性的，具有不同的格式、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義。這種異質(zhì)性增加了事件檢測(cè)的復(fù)雜性，需要專門的技術(shù)來(lái)集成和關(guān)聯(lián)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。

#噪聲和冗余

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)通常包含大量的噪聲和冗余。噪聲是指無(wú)關(guān)或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，而冗余是指重復(fù)或相似的事件。區(qū)分噪聲和冗余與實(shí)際事件至關(guān)重要，需要高效的過(guò)濾和去噪技術(shù)。

#攻擊隱蔽性

攻擊者越來(lái)越老練，能夠隱蔽他們的攻擊，以逃避檢測(cè)。他們使用各種技術(shù)，例如加密流量、欺騙身份和利用零日漏洞。因此，事件檢測(cè)系統(tǒng)需要能夠檢測(cè)隱蔽和復(fù)雜的攻擊。

#實(shí)時(shí)性要求

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，事件檢測(cè)需要實(shí)時(shí)進(jìn)行。延遲檢測(cè)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果，例如數(shù)據(jù)泄露或系統(tǒng)損壞。事件檢測(cè)系統(tǒng)必須能夠快速分析大量數(shù)據(jù)并及時(shí)發(fā)出警報(bào)。

#上下文依賴性

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，事件是否異常取決于上下文。例如，在平時(shí)，大量的網(wǎng)絡(luò)流量可能是正常的，但在深夜，它可能是異常的。事件檢測(cè)系統(tǒng)必須考慮上下文因素，以準(zhǔn)確區(qū)分正常和異常活動(dòng)。

#動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)潆S著時(shí)間的推移不斷變化，由于新的設(shè)備加入或現(xiàn)有設(shè)備離開(kāi)網(wǎng)絡(luò)。這種動(dòng)態(tài)拓?fù)湓黾恿耸录z測(cè)的挑戰(zhàn)，需要能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境的系統(tǒng)。

#可解釋性

事件檢測(cè)系統(tǒng)必須能夠解釋其檢測(cè)到的事件。可解釋性有助于安全分析師理解檢測(cè)的根源并采取適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)措施。

#自動(dòng)化響應(yīng)

處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)到的事件通常需要手動(dòng)干預(yù)。然而，對(duì)于大量的事件，手動(dòng)響應(yīng)是不切實(shí)際的。因此，事件檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)能夠自動(dòng)響應(yīng)檢測(cè)到的事件，例如阻斷惡意流量或隔離受感染的設(shè)備。

#持續(xù)監(jiān)控和更新

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的事件檢測(cè)是一項(xiàng)持續(xù)的過(guò)程。攻擊者不斷開(kāi)發(fā)新的攻擊技術(shù)，事件檢測(cè)系統(tǒng)必須不斷更新，以跟上這些變化。持續(xù)監(jiān)控和更新對(duì)于檢測(cè)和響應(yīng)新出現(xiàn)的威脅至關(guān)重要。第二部分基于網(wǎng)絡(luò)特征的事件檢測(cè)方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的事件檢測(cè)】

1.分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，如節(jié)點(diǎn)度分布、聚類系數(shù)和路徑長(zhǎng)度，識(shí)別偏離正常模式的異常變化。

2.利用圖論算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并檢測(cè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的突變或異常連接模式。

3.通過(guò)拓?fù)涮卣鞯臅r(shí)序分析和比較，找出異常事件或攻擊行為可能造成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化。

【基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的事件檢測(cè)】

基于網(wǎng)絡(luò)特征的事件檢測(cè)方法

基于網(wǎng)絡(luò)特征的事件檢測(cè)方法通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)特性來(lái)檢測(cè)事件。這些方法認(rèn)為事件會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或流量模式的顯著變化，從而可以通過(guò)檢測(cè)這些變化來(lái)識(shí)別事件。

#拓?fù)涮卣?/p>

拓?fù)涮卣髅枋隽司W(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)。常用的拓?fù)涮卣靼ǎ?/p>

*度分布：節(jié)點(diǎn)的度數(shù)（連接數(shù)）分布。事件可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)度數(shù)的增加（例如，僵尸網(wǎng)絡(luò)中的僵尸節(jié)點(diǎn)）或減少（例如，網(wǎng)絡(luò)中斷）。

*聚類系數(shù)：節(jié)點(diǎn)連接程度的度量。事件可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)的增強(qiáng)（例如，社區(qū)形成）或減弱（例如，網(wǎng)絡(luò)碎片化）。

*社區(qū)結(jié)構(gòu)：網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)集合的劃分，其中節(jié)點(diǎn)內(nèi)部連接密度較高，而不同社區(qū)之間的連接密度較低。事件可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的變化（例如，新社區(qū)的形成或現(xiàn)有社區(qū)的解散）。

#流量特征

流量特征表征了網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)流。常用的流量特征包括：

*流量大?。毫鹘?jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)總量。事件可能導(dǎo)致流量大小的顯著增加（例如，分布式拒絕服務(wù)攻擊）或減少（例如，網(wǎng)絡(luò)故障）。

*流量分布：流量在不同節(jié)點(diǎn)、鏈路和時(shí)間段上的分布。事件可能導(dǎo)致流量分布的異常變化（例如，特定鏈路或節(jié)點(diǎn)上的流量激增）。

*流量模式：流量隨時(shí)間變化的模式。事件可能導(dǎo)致流量模式的異常波動(dòng)（例如，周期性流量峰值或不規(guī)則流量脈沖）。

*IP特征：流量中源IP地址和目標(biāo)IP地址的屬性。事件可能導(dǎo)致異常的IP活動(dòng)（例如，來(lái)自僵尸網(wǎng)絡(luò)的大量IP連接）。

#事件檢測(cè)算法

基于網(wǎng)絡(luò)特征的事件檢測(cè)算法利用這些特征來(lái)識(shí)別事件。常用的算法包括：

1.基于統(tǒng)計(jì)的算法：

*比較當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)特征與歷史基線，識(shí)別具有顯著偏差的異常。

*使用統(tǒng)計(jì)模型（例如，高斯混合模型）對(duì)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行建模，檢測(cè)超出模型范圍的值。

2.基于圖的算法：

*通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)上構(gòu)建圖（節(jié)點(diǎn)表示設(shè)備或IP地址，邊表示連接），識(shí)別網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的變化。

*使用圖論算法（例如，社區(qū)檢測(cè)和中心性度量）檢測(cè)圖結(jié)構(gòu)的異常。

3.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法：

*使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（例如，支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對(duì)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分類，識(shí)別事件模式。

*訓(xùn)練模型在標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上（包括正常和事件數(shù)據(jù)），然后將其應(yīng)用于新數(shù)據(jù)。

#優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)

優(yōu)勢(shì)：

*對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和流量模式的變化敏感。

*能夠檢測(cè)各種事件類型，包括網(wǎng)絡(luò)攻擊、故障和擁塞。

*可用于實(shí)時(shí)事件檢測(cè)和取證分析。

挑戰(zhàn)：

*依賴于準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，可能存在噪聲和不一致性。

*可能因網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和復(fù)雜性而難以實(shí)施。

*算法需要仔細(xì)調(diào)整，以避免誤報(bào)和漏報(bào)。

*隨著網(wǎng)絡(luò)的演變，特征和算法可能需要定期更新。第三部分基于網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的事件檢測(cè)方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥冞w的事件檢測(cè)】

1.利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化來(lái)識(shí)別事件，通過(guò)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)和邊的新增、刪除或權(quán)重變化來(lái)捕捉異?；顒?dòng)。

2.利用圖理論和網(wǎng)絡(luò)度量來(lái)量化拓?fù)渥冞w，例如度分布、聚集系數(shù)和路徑長(zhǎng)度，并檢測(cè)這些度量中的顯著變化。

3.采用在線算法和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)來(lái)動(dòng)態(tài)識(shí)別拓?fù)渥冞w，確保快速事件檢測(cè)和響應(yīng)。

【基于網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)的事件檢測(cè)】

基于網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的事件檢測(cè)方法

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，基于網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的方法通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)行為來(lái)探測(cè)突發(fā)事件或異常模式。這些方法主要從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：

1.圖譜聚類

圖譜聚類算法將網(wǎng)絡(luò)劃分為緊密相連的子圖或社區(qū)，假設(shè)突發(fā)事件或異常模式會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的局部變化，從而在聚類結(jié)果中形成新的社區(qū)或改變社區(qū)結(jié)構(gòu)。

2.社區(qū)演化分析

社區(qū)演化分析方法跟蹤網(wǎng)絡(luò)社區(qū)隨時(shí)間的變化，假設(shè)突發(fā)事件或異常模式會(huì)引發(fā)社區(qū)結(jié)構(gòu)的快速變化或重組。通過(guò)比較不同時(shí)間點(diǎn)的社區(qū)演化圖，可以識(shí)別異常的社區(qū)演變模式。

3.模塊化分析

模塊化分析度量網(wǎng)絡(luò)中模塊或組的內(nèi)部連接性與外部連接性的差異。假設(shè)突發(fā)事件或異常模式會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的模塊化度，因?yàn)樗鼈兺蚱凭W(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的連接并增加與外部的連接。

4.中心性度量

中心性度量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要性，如度、介數(shù)中心度或特征向量中心度。突發(fā)事件或異常模式可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中某些節(jié)點(diǎn)中心性的顯著變化，從而影響信息流或網(wǎng)絡(luò)控制。

5.隨機(jī)過(guò)程建模

隨機(jī)過(guò)程建模基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)建模，假設(shè)突發(fā)事件或異常模式會(huì)擾亂網(wǎng)絡(luò)中的隨機(jī)過(guò)程。通過(guò)分析隨機(jī)過(guò)程的偏離或異常，可以識(shí)別異常模式。

6.基于時(shí)間序列的方法

基于時(shí)間序列的方法將網(wǎng)絡(luò)演化視為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并利用時(shí)間序列分析技術(shù)檢測(cè)異常模式。例如，季節(jié)性分解趨勢(shì)異常(STL)分解可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中異常峰值或趨勢(shì)變化。

7.基于流分析的方法

基于流分析的方法將網(wǎng)絡(luò)流量視為流數(shù)據(jù)，并使用流分析技術(shù)檢測(cè)異常模式。例如，基于異常流檢測(cè)的流聚類算法可以識(shí)別與正常流模式不同的異常流簇。

8.融合多種方法

上述方法也可以融合使用，以提高事件檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，結(jié)合圖譜聚類和社區(qū)演化分析可以識(shí)別快速形成或消失的異常社區(qū)。

優(yōu)勢(shì)：

*適用于大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

*不依賴于特定事件特征

*可以檢測(cè)隱蔽或漸進(jìn)的事件

*可以提供事件影響的網(wǎng)絡(luò)層級(jí)視圖

局限性：

*可能需要較長(zhǎng)的檢測(cè)延遲

*對(duì)于噪聲較大的網(wǎng)絡(luò)可能存在誤報(bào)

*不同的方法適用于不同的事件類型和網(wǎng)絡(luò)特性第四部分異常識(shí)別的統(tǒng)計(jì)方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【異常點(diǎn)檢測(cè)】：

1.基于統(tǒng)計(jì)分布的異常點(diǎn)檢測(cè)，如使用高斯分布或概率密度函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)建模，識(shí)別與模型顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

2.基于距離度量的異常點(diǎn)檢測(cè)，如使用歐氏距離或余弦相似性計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性，識(shí)別與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)顯著不同的孤立點(diǎn)。

【聚類異常檢測(cè)】：

異常識(shí)別的統(tǒng)計(jì)方法

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，異常識(shí)別是指檢測(cè)與網(wǎng)絡(luò)中通常模式明顯不同的事件或行為。統(tǒng)計(jì)方法是異常識(shí)別的一種常用技術(shù)，它利用概率模型來(lái)識(shí)別偏離預(yù)期行為模式的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

1.貝葉斯方法

貝葉斯方法是一種基于貝葉斯定理的推斷方法。它將觀測(cè)數(shù)據(jù)作為給定假設(shè)的證據(jù)，并根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)更新假設(shè)的概率。在異常識(shí)別中，貝葉斯方法可以利用先驗(yàn)知識(shí)來(lái)估計(jì)正常網(wǎng)絡(luò)行為的概率分布，并計(jì)算觀測(cè)事件的似然度。如果似然度低于某個(gè)閾值，則該事件被視為異常。

2.最大似然估計(jì)（MLE）

MLE是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于通過(guò)最大化似然函數(shù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。在異常識(shí)別中，MLE可以用于估計(jì)網(wǎng)絡(luò)中的正常行為模型。一旦模型被估計(jì)，就可以計(jì)算給定觀測(cè)事件的似然度。低似然度的事件被視為異常。

3.卡方檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)是一種用于檢驗(yàn)觀察頻率與預(yù)期頻率是否差異顯著的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。在異常識(shí)別中，卡方檢驗(yàn)可以用來(lái)評(píng)估觀測(cè)事件與正常行為模型之間的差異。如果觀測(cè)頻率與預(yù)期頻率之間存在顯著差異，則該事件被視為異常。

4.異常值檢測(cè)算法

異常值檢測(cè)算法是一種專門用于識(shí)別異常數(shù)據(jù)的算法。這些算法通?；诮y(tǒng)計(jì)模型，并利用各種指標(biāo)來(lái)衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常程度。一些常見(jiàn)的異常值檢測(cè)算法包括：

*K近鄰(KNN)：KNN通過(guò)將數(shù)據(jù)點(diǎn)與與其最相似的K個(gè)點(diǎn)進(jìn)行比較來(lái)識(shí)別異常點(diǎn)。異常點(diǎn)被標(biāo)記為距離其鄰居較遠(yuǎn)的點(diǎn)。

*局部異常因子(LOF)：LOF是一種基于密度的異常值檢測(cè)算法，它計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與周圍區(qū)域的局部異常因子。高LOF值表明數(shù)據(jù)點(diǎn)是異常的。

*孤立森林：孤立森林是一種基于隔離的異常值檢測(cè)算法，它通過(guò)隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建二叉樹(shù)。異常點(diǎn)被隔離在較淺的樹(shù)中。

5.聚類

聚類是一種將相似數(shù)據(jù)點(diǎn)分組在一起的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。在異常識(shí)別中，聚類可以用于將網(wǎng)絡(luò)中的正常行為模式分組在一起。異常事件被視為不屬于任何集群的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

優(yōu)點(diǎn)

*統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于識(shí)別偏離網(wǎng)絡(luò)中正常行為模式的事件很有效。

*它們易于實(shí)現(xiàn)且計(jì)算成本低。

*它們可以與其他異常識(shí)別技術(shù)相結(jié)合以提高準(zhǔn)確性。

缺點(diǎn)

*統(tǒng)計(jì)方法可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的噪聲和異常值敏感。

*它們需要有關(guān)網(wǎng)絡(luò)正常行為模式的先驗(yàn)知識(shí)。

*它們可能難以識(shí)別新穎或未知的異常類型。第五部分基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法

異常識(shí)別是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，它能夠幫助我們識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中異常事件或偏差行為?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法在異常識(shí)別中發(fā)揮著重要作用，其中常見(jiàn)的算法包括：

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

*支持向量機(jī)（SVM）：SVM通過(guò)在高維特征空間中構(gòu)造一個(gè)超平面來(lái)區(qū)分正常和異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)異常識(shí)別。

*決策樹(shù)：決策樹(shù)通過(guò)構(gòu)建一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)表示數(shù)據(jù)的決策過(guò)程，從而識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

*k近鄰（kNN）：kNN將數(shù)據(jù)點(diǎn)與k個(gè)最近的鄰居進(jìn)行比較，如果數(shù)據(jù)點(diǎn)與鄰居明顯不同，則將其識(shí)別為異常。

2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

*聚類：聚類將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為具有相似特征的組，異常數(shù)據(jù)點(diǎn)通常無(wú)法歸入任何簇中，從而被識(shí)別出來(lái)。

*異常值檢測(cè)：異常值檢測(cè)算法使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)來(lái)識(shí)別偏離數(shù)據(jù)分布中大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

*局部異常因子（LOF）：LOF計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與周圍鄰居的局部密度差異，異常數(shù)據(jù)點(diǎn)通常具有較高的LOF值。

*孤立森林（iForest）：iForest隨機(jī)構(gòu)建一組決策樹(shù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)穿越樹(shù)的路徑長(zhǎng)短來(lái)識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

*自編碼器：自編碼器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在表示，并通過(guò)重建誤差來(lái)識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

*圖形注意網(wǎng)絡(luò)（GraphAttentionNetwork，GAT）：GAT是一種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以根據(jù)圖結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)，并識(shí)別與網(wǎng)絡(luò)其余部分明顯不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

*元學(xué)習(xí)異常識(shí)別：元學(xué)習(xí)異常識(shí)別算法通過(guò)學(xué)習(xí)如何快速適應(yīng)新任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)異常識(shí)別，即使訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法的優(yōu)勢(shì)

*自動(dòng)化：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)化異常識(shí)別任務(wù)，減少人工分析的負(fù)擔(dān)。

*可擴(kuò)展性：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的異常識(shí)別。

*魯棒性：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜模式，從而識(shí)別各種類型的異常。

*靈活性：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)特定網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用程序的需求進(jìn)行定制和優(yōu)化。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法的挑戰(zhàn)

*所需的數(shù)據(jù)量：某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最佳性能。

*模型選擇：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和超參數(shù)對(duì)于異常識(shí)別性能至關(guān)重要。

*解釋性：某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能是黑匣子，難以解釋其決策過(guò)程。

*概念漂移：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)會(huì)隨時(shí)間不斷變化，這可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能下降。

應(yīng)用

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法已成功應(yīng)用于各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，包括：

*網(wǎng)絡(luò)安全：檢測(cè)惡意攻擊和入侵。

*金融：識(shí)別欺詐交易和異常市場(chǎng)行為。

*醫(yī)療：診斷疾病和檢測(cè)異常醫(yī)療事件。

*社交網(wǎng)絡(luò)：識(shí)別虛假帳戶和惡意行為者。

*工業(yè)控制系統(tǒng)：監(jiān)控設(shè)備故障和異常操作。

總結(jié)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法提供了強(qiáng)大的工具來(lái)檢測(cè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的異常事件和偏差行為。這些方法具有自動(dòng)化、可擴(kuò)展性、魯棒性和靈活性的優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也面臨著數(shù)據(jù)需求、模型選擇、解釋性和概念漂移方面的挑戰(zhàn)。通過(guò)仔細(xì)選擇和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以有效地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常識(shí)別，提高網(wǎng)絡(luò)安全和穩(wěn)定性。第六部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)空事件的識(shí)別關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)空事件的識(shí)別

1.spatiotemporalanomalydetection（時(shí)空異常檢測(cè)）：識(shí)別不同時(shí)間點(diǎn)、空間位置或網(wǎng)絡(luò)層級(jí)上的異?；顒?dòng)。通過(guò)比較網(wǎng)絡(luò)快照、挖掘序列數(shù)據(jù)或利用統(tǒng)計(jì)模型來(lái)識(shí)別偏差和模式變化。

2.社區(qū)結(jié)構(gòu)識(shí)別：隨著時(shí)間的推移，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)可以表現(xiàn)出動(dòng)態(tài)的社區(qū)結(jié)構(gòu)，識(shí)別這些社區(qū)有助于理解事件發(fā)生的環(huán)境和傳播模式。使用譜聚類、模塊化優(yōu)化或基于相似性的方法來(lái)識(shí)別社區(qū)。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的算法

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）：能夠利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行事件檢測(cè)。通過(guò)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞那度雭?lái)提取潛在模式并識(shí)別異常活動(dòng)。

2.時(shí)間序列分析：利用時(shí)間關(guān)系來(lái)檢測(cè)事件。通過(guò)建立時(shí)序模型、識(shí)別周期性或趨勢(shì)模式，以及檢測(cè)異常變動(dòng)來(lái)發(fā)現(xiàn)異常事件。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件識(shí)別的挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)稀疏性：在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，某些事件可能并不常見(jiàn)或明顯，這給檢測(cè)算法帶來(lái)了挑戰(zhàn)。通過(guò)使用稀疏學(xué)習(xí)方法、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)或集成多源數(shù)據(jù)來(lái)克服此問(wèn)題。

2.動(dòng)態(tài)性：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展，這使得識(shí)別事件具有挑戰(zhàn)性。需要適應(yīng)性算法，能夠處理網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特性并及時(shí)檢測(cè)事件。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)異常識(shí)別的應(yīng)用

1.網(wǎng)絡(luò)安全：檢測(cè)惡意活動(dòng)、黑客攻擊和網(wǎng)絡(luò)入侵。通過(guò)識(shí)別異常流量模式、可疑連接或協(xié)議違例來(lái)確保網(wǎng)絡(luò)安全。

2.社交網(wǎng)絡(luò)分析：識(shí)別假新聞、虛假信息和影響力操縱活動(dòng)。通過(guò)分析社交網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、情感分析和用戶行為來(lái)檢測(cè)異?；蚩梢苫顒?dòng)。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)空事件識(shí)別的趨勢(shì)和展望

1.融合多模態(tài)數(shù)據(jù)：利用來(lái)自不同來(lái)源（例如，社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)流量）的多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)事件識(shí)別能力。

2.生成模型：使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）或變分自編碼器（VAEs）生成合成數(shù)據(jù)，以增強(qiáng)異常檢測(cè)性能和訓(xùn)練魯棒模型。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)空事件的識(shí)別

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中時(shí)空事件的識(shí)別是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，需要考慮網(wǎng)絡(luò)時(shí)空特征的復(fù)雜性。傳統(tǒng)的事件識(shí)別方法主要集中在單一網(wǎng)絡(luò)快照上，而時(shí)空事件涉及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛯傩噪S時(shí)間演變的模式。以下介紹時(shí)空事件識(shí)別的主要方法：

基于時(shí)空模式挖掘的方法

*時(shí)間序列分析：通過(guò)分析節(jié)點(diǎn)和邊的屬性序列隨時(shí)間的變化，識(shí)別顯著的模式和異常值。時(shí)間序列分析方法包括：

-自回歸移動(dòng)平均(ARMA)模型

-隱馬爾可夫模型(HMM)

-卡爾曼濾波

*時(shí)空聚類：將時(shí)空鄰近事件聚類，形成具有相似模式的時(shí)空事件簇。時(shí)空聚類算法包括：

-DBSCAN

-OPTICS

-HDBSCAN

*時(shí)空模式挖掘：通過(guò)挖掘網(wǎng)絡(luò)中重復(fù)出現(xiàn)的時(shí)空模式，識(shí)別事件的潛在觸發(fā)因素和演化規(guī)律。時(shí)空模式挖掘算法包括：

-PrefixSpan

-SPADE

-CLOSET

基于圖論的方法

*社區(qū)演化分析：識(shí)別網(wǎng)絡(luò)社區(qū)隨時(shí)間的演變，發(fā)現(xiàn)社區(qū)分裂、融合或重組等事件。社區(qū)演化分析算法包括：

-Infomap

-Louvain方法

-Walktrap

*節(jié)點(diǎn)影響力分析：評(píng)估節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛯傩缘挠绊?，識(shí)別影響力突變或異?；顒?dòng)。節(jié)點(diǎn)影響力分析算法包括：

-中心性度量（例如度中心性、接近中心性、介數(shù)中心性）

-結(jié)構(gòu)孔分析

-社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)

*網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)建模：使用圖論模型模擬網(wǎng)絡(luò)時(shí)空演變，通過(guò)模型參數(shù)的推斷識(shí)別事件。網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)建模算法包括：

-隨機(jī)圖模型(RGM)

-指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)

-隨機(jī)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型(RDNM)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法

*監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練分類器或回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)事件發(fā)生，使用標(biāo)記的時(shí)空事件數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括：

-邏輯回歸

-決策樹(shù)

-支持向量機(jī)(SVM)

*無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用聚類或異常檢測(cè)算法，在未標(biāo)記的時(shí)空事件數(shù)據(jù)中識(shí)別模式和異常值。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括：

-K-means聚類

-層次聚類

-One-classSVM

*深度學(xué)習(xí)：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)等深度學(xué)習(xí)模型，從網(wǎng)絡(luò)時(shí)空數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示并識(shí)別事件。

方法選擇

時(shí)空事件識(shí)別的具體方法選擇取決于網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)、事件類型和可用數(shù)據(jù)。一般情況下，基于時(shí)空模式挖掘的方法適用于識(shí)別重復(fù)性的事件；基于圖論的方法適用于分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和屬性的演變；基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜事件的識(shí)別。第七部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)的指標(biāo)評(píng)估復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)的指標(biāo)評(píng)估

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，事件檢測(cè)旨在識(shí)別偏離正常行為的異?；顒?dòng)。為了評(píng)估事件檢測(cè)算法的性能，使用各種指標(biāo)對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。這些指標(biāo)衡量檢測(cè)的準(zhǔn)確性、靈敏度和特異性等方面。

準(zhǔn)確率：

*準(zhǔn)確率測(cè)量算法正確識(shí)別事件和非事件的總體能力。

*公式：準(zhǔn)確率=(正確檢測(cè)的事件+正確檢測(cè)的非事件)/總事件

靈敏度（召回率）：

*靈敏度測(cè)量算法檢測(cè)真實(shí)事件的能力。

*公式：靈敏度=正確檢測(cè)的事件/真實(shí)事件總數(shù)

特異性：

*特異性測(cè)量算法將非事件正確識(shí)別為非事件的能力。

*公式：特異性=正確檢測(cè)的非事件/非事件總數(shù)

F1分?jǐn)?shù)：

*F1分?jǐn)?shù)是靈敏度和特異性的加權(quán)調(diào)和平均值，它提供事件檢測(cè)算法的整體度量。

*公式：F1分?jǐn)?shù)=2*(靈敏度*特異性)/(靈敏度+特異性)

正預(yù)測(cè)值：

*正預(yù)測(cè)值測(cè)量算法為事件分類的事件中實(shí)際為真實(shí)事件的比例。

*公式：正預(yù)測(cè)值=正確檢測(cè)的事件/檢測(cè)的事件總數(shù)

負(fù)預(yù)測(cè)值：

*負(fù)預(yù)測(cè)值測(cè)量算法為非事件分類的非事件中實(shí)際為真實(shí)非事件的比例。

*公式：負(fù)預(yù)測(cè)值=正確檢測(cè)的非事件/檢測(cè)的非事件總數(shù)

受試者工作特征（ROC）曲線：

*ROC曲線繪制了真陽(yáng)率（靈敏度）與假陽(yáng)率（1-特異性）之間的關(guān)系，隨著檢測(cè)閾值的改變。

*ROC曲線下的面積（AUC）是ROC曲線下的面積，它反映算法區(qū)分事件和非事件的能力。

其他指標(biāo)：

*平均精度（AP）：測(cè)量算法將事件按概率從高到低排列的能力。

*平均對(duì)數(shù)損失（ALL）：測(cè)量預(yù)測(cè)事件概率的算法的平均對(duì)數(shù)損失。

*卡爾-皮爾遜相關(guān)系數(shù)（KPP）：測(cè)量算法預(yù)測(cè)事件概率與實(shí)際事件發(fā)生之間的相關(guān)性。

指標(biāo)選擇：

指標(biāo)的選擇取決于應(yīng)用場(chǎng)景和研究目標(biāo)。對(duì)于需要高準(zhǔn)確性的應(yīng)用，準(zhǔn)確率和F1分?jǐn)?shù)是優(yōu)先考慮的。對(duì)于需要高靈敏度的應(yīng)用，靈敏度是至關(guān)重要的。對(duì)于需要最小化誤報(bào)的應(yīng)用，特異性是至關(guān)重要的。

評(píng)估過(guò)程：

事件檢測(cè)算法的評(píng)估通常涉及以下步驟：

1.收集和預(yù)處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

2.選擇和配置檢測(cè)算法。

3.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

4.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練算法。

5.使用測(cè)試集評(píng)估算法的指標(biāo)。

6.調(diào)整算法的參數(shù)并重復(fù)步驟4和步驟5，直到獲得最佳性能。第八部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的應(yīng)用案例關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)】

1.識(shí)別和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全事件，例如惡意軟件攻擊、系統(tǒng)入侵和數(shù)據(jù)泄露。

2.利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，如圖論和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常行為和入侵跡象。

3.實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量和活動(dòng)，以識(shí)別可疑事件并采取響應(yīng)措施。

【社交媒體異常識(shí)別】

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事件檢測(cè)的應(yīng)用案例

1.金融欺詐檢測(cè)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析被廣泛用于金融欺詐檢測(cè)中，因?yàn)樗梢越沂窘鹑诮灰字械漠惓ＤＪ?。通過(guò)構(gòu)建金融交易的網(wǎng)絡(luò)圖，可以檢測(cè)異常行為模式，例如：

*異常高金額交易

*異常頻繁交易

*與已知欺詐者連接的賬戶

*異?？缇辰灰?/p>

2.網(wǎng)絡(luò)安全攻擊檢測(cè)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在網(wǎng)絡(luò)安全攻擊檢測(cè)中至關(guān)重要。通過(guò)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流量的網(wǎng)絡(luò)圖，可以識(shí)別惡意活動(dòng)模式，例如：

*異常網(wǎng)絡(luò)流量模式

*惡意軟件傳播網(wǎng)絡(luò)

*僵尸網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)

*分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊

3.傳染病暴發(fā)檢測(cè)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析已被用于檢測(cè)和跟蹤傳染病暴發(fā)。通過(guò)構(gòu)建人際互動(dòng)或旅行模式的網(wǎng)絡(luò)圖，可以識(shí)別潛在的暴發(fā)熱點(diǎn)，并預(yù)測(cè)其傳播路徑，例如：

*追蹤疾病傳播

*識(shí)別高危人群

*優(yōu)化干預(yù)措施

4.社交媒體異常檢測(cè)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在社交媒體異常檢測(cè)中得到了應(yīng)用，可以識(shí)別虛假信息、有害內(nèi)容和有害活動(dòng)，例如：

*識(shí)別僵尸賬戶

*檢測(cè)虛假信息傳播

*識(shí)別網(wǎng)絡(luò)欺凌和網(wǎng)絡(luò)騷擾

5.交通擁堵分析

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析被用于分析交通擁堵模式，以優(yōu)化交通系統(tǒng)，例如：

*識(shí)別交通瓶頸

*優(yōu)化交通信號(hào)

*預(yù)測(cè)交通流模式

6.供應(yīng)鏈管理

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在供應(yīng)鏈管理中至關(guān)重要，因?yàn)樗梢宰R(shí)別和緩解供應(yīng)鏈中斷，例如：

*識(shí)別供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)

*評(píng)估供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)

*預(yù)測(cè)供應(yīng)中斷

7.故障檢測(cè)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在故障檢測(cè)中得到應(yīng)用，可以識(shí)別和預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的故障，例如：

*識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件

*評(píng)估系統(tǒng)可靠性

*預(yù)測(cè)故障模式

8.電網(wǎng)分析

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析被用于分析電網(wǎng)系統(tǒng)，以優(yōu)化其性能和可靠性，例如：

*識(shí)別電網(wǎng)中的關(guān)鍵線路

*評(píng)估電網(wǎng)穩(wěn)定性

*預(yù)測(cè)電網(wǎng)故障

9.物流優(yōu)化

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在物流優(yōu)化中至關(guān)重要，因?yàn)樗梢詢?yōu)化貨物運(yùn)輸和配送，例如：

*識(shí)別物流網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)

*優(yōu)化配送路線

*預(yù)測(cè)物流延誤

10.城市規(guī)劃

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析在城市規(guī)劃中得到應(yīng)用，可以優(yōu)化城市基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)，例如：

*識(shí)別城市中的關(guān)鍵區(qū)域

*優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)

*預(yù)測(cè)城市增長(zhǎng)模式關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常識(shí)別方法

主題名稱：無(wú)監(jiān)督異常識(shí)別

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.利用聚類和孤立點(diǎn)檢測(cè)算法識(shí)別與正常數(shù)據(jù)分布相悖的數(shù)據(jù)點(diǎn)，不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。

2.聚類算法如K-means和DBSCAN可以將數(shù)據(jù)劃分為簇，孤立點(diǎn)則位于遠(yuǎn)離任何簇的區(qū)域。

3.孤立點(diǎn)檢測(cè)算法如局部異常因子（LOF）和度量異常因子（MAF）可以識(shí)別密度顯著低于其他數(shù)據(jù)的點(diǎn)。

主題名稱：半監(jiān)督異常識(shí)別

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.利用少量標(biāo)記的異常數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器，然后將分類器應(yīng)用于未標(biāo)記數(shù)據(jù)。

2.標(biāo)記數(shù)據(jù)可以提高算法的準(zhǔn)確性，但可能需要昂貴的標(biāo)注工作。

3.流行的方法包括支持向