动态大脑网络异常连接检测基于多元图学习的MATLAB开发

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。

入侵检测技术是网络安全的核心，随着网络带宽流量的增加，快速检测成为入侵检测系统的重要需求。Snort入侵检测系统通过数据抓取和规则匹配来判断是否遭受攻击，规则质量直接影响系统性能。结合数据挖掘技术，设计并实现基于关联规则的分析器插件，以增强Snort对入侵的识别能力。利用Apriori算法挖掘Snort生成的告警日志，探索潜在的攻击模式，并将关联规则转化为Snort规则。通过SYN Flood攻击测试规则的增强，改进后的Snort系统显著提高了对SYN Flood攻击的检测效率。

MLography：这是一种新颖的机器学习方法，专注于肉类金相学中的异常检测。MLography通过数据挖掘和深度学习实现自动化的杂质检测和分析。此方法利用几何对象的异常分数来识别和量化不同的杂质类型。以下是模型的主要功能： 空间异常：检测在邻域中体积较大且距离较远的杂质，评估其异常度。 形状异常：将不对称的形状视为异常，从形状特征上突出杂质。 综合异常：结合空间和形状异常分数，呈现最具代表性的杂质对象。 区域异常：分析异常物体的空间分布，量化区域内的杂质位置和数量。 本存储库提供MLography实现细节，包括代码、数据以及MLographyENV文件，用于快速创建带所需

是智能运维方向论文中较早而且较有影响力的一篇文章，首次提出使用机器学习的方法来帮助运维人员自动配置异常检测器，并且取得的较好的性能。虽然有监督的方式仍具有局限性，并且最终的性能指标并不是很高，但Opprentice系统的提出仍然为实际运维中异常检测的工作有很大借鉴价值。在此，简单对该文章进行翻译，供英语水平不高的同学快速浏览，了解文章的主要思想和大致路线，以提高读文章的速度。原本想复现一下，后来看到裴丹老师的一些新论文中，已经找到了更好的解决方式，其中有一篇WWW2018的文章还有代码，准备先看新文章了。GITHUB上有这篇文章的部分代码重现，文末参考资料中有链接，如果有完整重现，请联系我分享

异常检测学习资源（也称为“异常检测”）是一个充满挑战但又令人兴奋的领域，识别与常规数据分布有偏差的偏远对象。异常检测在多个领域中至关重要，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测。该资源库汇集了书籍、学术论文、在线课程和视频、离群数据集以及开源和商业工具包。此外，还涵盖了重要会议和期刊。更多项目将持续添加到该库中。欢迎通过打开问题报告、提交请求或发送电子邮件@（）来建议其他关键资源。愿您享受阅读！

聚类方法是数据挖掘中常用的技术，它根据对象的相似性将它们分组。模糊c均值聚类算法（FCM）是一种根据隶属度确定每个元素属于某个类别的方法。FCM将n个数据向量分为c个模糊类别，并计算每个类别的聚类中心，以最小化模糊目标函数。

这是一个完整的异常检测系统项目，使用了 Django Restframework 构建，并结合了 Spark SQL 和 Spark Mllib 进行数据分析。该项目已通过测试，可以稳定运行。

基于统计的方法假设给定的数据集服从某种随机分布，通过不一致性测试来识别异常。然而，在实际应用中，数据往往不符合理想的数学分布，尤其是在高维情况下，估计数据点的分布变得极其困难。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。