網路異常檢測，即在網路資料中發現不符合預期的異常行為。
基於機器學習的網路異常檢測，需要首先根據網路中的正常報文建立正常行為的模型，之後的資料報匹配正常行為模型，不符合的即為異常行為。
基於機器學習的方式相比傳統基於簽名匹配的優點是：它不需要人工編寫規則，而且可以檢測 0-day 攻擊。
本次分享的主要內容如下：
網路異常檢測技術介紹
基於統計的異常檢測
基於機器學習的異常檢測
特徵選取和常用資料集介紹
ai+安全在物聯網安全領域的應用
本場 chat 適用於對網路安全和機器學習技術感興趣並期望實踐的讀者。
閱讀全文:
機器學習（四） 異常檢測
機器學習中的異常檢測分為兩種，一種是無監督的異常檢測，另一種為有監督的異常檢測。無監督的異常檢測即在沒有標籤的情況下，演算法從一堆資料點中，挑選出其認為不正常的資料點。而有監督的異常檢測為在對訓練集提前設定好標籤的前提下，演算法對其進行劃分。異常檢測演算法可以應用於發動機的挑選中，假設乙個廠家生產了...
機器學習之異常檢測
異常檢測 anomaly detection 根據輸入資料，對不符合預期模式的資料進行識別 概率密度 描述隨機變數在某個確定的取值點附近的可能性的函式 當資料維度高於一維時 同理，根據資料點概率，進行判斷，如果p x 該點為異常點 資料分布統計 plt.hist x1,bins 100 計算資料均值...
機器學習 異常值檢測
在生產生活中，由於裝置的誤差或者人為操作失當，產品難免會出現錯誤。然後檢查錯誤對人來說又是乙個十分瑣碎的事情。利用機器學習進行異常值檢測可以讓人類擺脫檢錯的煩惱。sum limits m sum limits m p x prod limits n sigma j 2 異常檢測演算法是乙個非監督學習...