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。
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：
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。
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。
TODS是一个全栈的自动化机器学习系统，主要针对多变量时间序列数据的异常检测。该系统可以处理三种常见的时间序列异常检测场景：点的异常检测（异常是时间点）、模式的异常检测（异常是子序列）、系统的异常检测（异常是时间序列的集合）。TODS提供了一系列相应的算法。
根据现有的文献进行总结，工业IDS的检测方法主要有2种：变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
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
*本文原创作者：木千之，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 从“谍影重重”谈起 最近Jason Bourne再次归来，围绕自己进入“踏脚石计划”的种种内幕，与知晓一切的CIA高层杜威以及头号杀手Asset进行了层层角力，斗智斗勇，为了避免剧透，感兴趣的童鞋可以自行观影：），我们今天所谈的是整个故事的缘起：前CIA特工Nicky使用报废的电脑入侵CIA网络。 后斯诺的时代，内部威胁防范早已成为国内外关注的重点，即便如此，如CIA一样的安全堡垒也无法避免内部人Nicky利用对内部安全机制的了解入
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。
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
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
看见更大的世界，遇见更好的自己 See a better world to meet better for ourselves.
② 引入 IDS : 但是 防火墙 不能阻止所有的 入侵通信 , 这里就需要 入侵检测系统 ;
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。
当组织内发生数据泄露事件时，泄漏检测系统（BDS）能够给我们提供足够有效的提醒，但如果敏感等级设置的非常低的话，我们还需要考虑风险报告的假阳性问题。而基于异常的检测系统能够检测到很多传统BDS无法发现
个推拥有丰富的数据资源，通过知识挖掘、机器学习等技术，提炼数据价值，为行业客户提供数据智能产品和解决方案。为更好地保障自身数据质量，为合作伙伴提供更加优质的数据智能服务，个推构建了数百个指标对数据质量进行监控，并形成“数据质量心电图”，可视化地展现日增数据量、数据总量变化趋势等情况，帮助相关人员更直观地发现数据异常点，及时感知数据质量。
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
携程火车票包含1000+的业务指标，人工监测指标的异常情况耗时费力，而由于业务差异，基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标，并且不能随着新业务上线或者功能变动灵活动态的调整相应的规则，并不适用于大量不同业务线的指标。我们希望使用AI算法来代替人工，对指标进行全自动的监控，旨在发现指标的异常和导致异常的潜在原因。
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。
美团服务运维团队从事前防御、事中处理、事后运营多个阶段探索AIOps在事件管理领域的应用。本文介绍了在各个运维领域中AIOps的赋能场景，详细阐述了每一个运维场景的业务价值以及算法的具体的落地效果。
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
为了提高开发的软件产品安全性，大部分选择的方案防护方案是，通过用成熟的加固软件进行对自己研发的软件做防护，从而达到对软件搭建一个安全防护墙。加固软件主要做的两件事，对软件中关键代码的保护以及提高对软件逆向反编译的门槛。
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。
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。
物联网（IoT）、新操作系统和移动性的高速发展正在引发接入网络终端数量不断增多，终端类型也愈加复杂。2020年，已有超过300亿台终端接入网络；终端类型除了一些传统设备，如PC、BYOD等智能终端和打印机、摄像头等哑终端，还大量的工业控制、医疗电子等IoT终端。终端数量和终端类型的不断增长，导致在终端运维和终端安全上也产生了诸多的挑战：
前一篇文章分享了RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network》，基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模。
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
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
涉及关键字：一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。
https://cloud.tencent.com/developer/video/23621
一套监控系统检测和告警是密不可分的，检测用来发现异常，告警用来将问题信息发送给相应的人。vivo监控系统1.0时代各个监控系统分别维护一套计算、存储、检测、告警收敛逻辑，这种架构下对底层数据融合非常不利，也就无法实现监控系统更广泛场景的应用，所以需要进行整体规划，重新对整个监控系统架构进行调整，在这样的背景下统一监控的目标被确立。
本文全面概述了深度学习用于时间序列异常检测的最新架构，提供了基于策略和模型的方法，并讨论了各种技术的优点和局限性。此外，还举例说明了近年来深度学习在时间序列异常检测中各领域的应用。
随着云原生技术的发展，业务系统从原有的单体架构逐步转换为微服务架构。微服务架构使应用的开发和业务的扩展变得更加便利，同时也带来了许多新的安全问题。那么，生长在云原生环境下的业务系统面临着哪些安全隐患？攻击者如何利用这些隐患对业务系统进行攻击？针对所存在的隐患和可能面临的攻击如何进行异常检测和安全防护？各位读者将在《云原生安全：攻防实践与体系构建》书籍中找到答案。
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
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。
在电脑监控软件中，聚类算法可以应用于多个方面，包括异常检测、威胁情报分析和用户行为分析等。聚类算法的原理是将一组数据对象划分为不同的组别，使得组内的对象相似度高，而组间的相似度较低。
继开源800万中文词的NLP数据集之后，腾讯又开源了一个智能运维学件平台Metis，主要面向运维工程师。
时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。作为数据分析最重要的任务之一，异常值检测在时间序列数据上有多种应用，例如欺诈检测、故障检测和网络安全攻击检测。例如，雅虎 [1] 和微软 [2] 已经建立了自己的时间序列异常值检测服务来监控他们的业务数据并触发异常值警报。在时间序列数据上，异常值可以分为三种情况：逐点异常值、模式（集体）异常值和系统异常值。
入侵行为是指来自具有不可靠意识（潜在的、有预谋的、未经授权的访问，企图致使系统不可靠或无法使用）的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证，无对象访问授权，逃避审计，逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组（C 机密性、I 完整性、A 可用性）造成破坏的恶意行为。
这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程，包括异常检测算法以及推荐系统设计。异常检测是一个非监督学习算法，用于发现系统中的异常数据。推荐系统在生活中也是随处可见，如购物推荐、影视推荐等。课程链接为： https://www.coursera.org/course/ml。 （一）异常检测（Anomaly Detection） 举个例子： 我们有一些飞机发动机特征的sample： {x (1) ,x (2) ,...,x (m) } ，对于一个新的样本
在现在网络中，攻击无处不在，可以不夸张的说，每一秒都有企业或者个人被网络攻击。有人说了，不是有防火墙嘛？
在多个时间序列传感器上开发一个监测系统 照片由 lovely shots于 Unsplash 尽管多年来收集不同来源的大量数据变得更加容易，但公司需要确保他们正在收集的数据能够带来价值。为了帮助从数据中收集洞察力，机器学习和分析已经成为趋势性工具。由于这些领域需要实时的洞察力，大量不受欢迎的数据会造成实际问题。 在做出决定之前，关键是在采取行动之前，我们必须问：我们的数据中是否存在可能歪曲算法分析结果的异常情况？如果异常情况确实存在，关键是我们要自动检测并减轻其影响。这可以确保我们在采取行动之前得到尽可能
智慧监狱AI视频分析系统通过智能化视频分析技术，改变了传统安防监控的一些原有缺陷，实现了监管方式从被动监控到智能自动监控的改变。智慧监狱AI视频分析系统可以识别分析：区域入侵检测、异常徘徊检测、睡岗离岗检测、跌倒检测、打架斗殴检测、视频骤变检测、遗留物检测、攀高识别、异常奔跑检测、独处时间过长检测等。
与容器生态系统的成熟同时出现的还有Kubernetes，它是运行容器化应用程序编排器的实际标准。这种新的声明式和不可变的工作负载设计，为检测和响应的全新操作模型铺平了道路。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
