Загрузка страницы

SELF ORGANISING MAPS: ANOMALY DETECTION

References and Further Reading:
SOM + KNN Anomaly Detector Package: https://github.com/FlorisHoogenboom/som-anomaly-detector

Research Paper On Mirai: https://www.usenix.org/system/files/conference/usenixsecurity17/sec17-antonakakis.pdf

Article: https://www.csoonline.com/article/3258748/security/the-mirai-botnet-explained-how-teen-scammers-and-cctv-cameras-almost-brought-down-the-internet.html

Anomaly Detection Using Self-Organizing Maps-Based K-Nearest Neighbor Algorithm: https://pdfs.semanticscholar.org/0cfc/ffcf796f0f2f2be202222a07584c9474541c.pdf

00:00 Introduction
00:16 Background on Mirai malware attacks and Video Objectives
02:34 Getting data
03:10 Theory of anomaly detection using SOM and KNN
04:12 Download som_anomaly_detector package
05:46 Data preprocessing
07:05 Creating first SOM
07:30 Feature selection
08:13 Tuning SOM
08:58 Tuned SOM
10:23 Somoclu demonstration
10:55 Anomaly Detection with SOM and KNN
12:44 Anomaly Visualizations
13:00 Tuning the Anomaly Detector
14:07 Conclusions and Further Reading

Видео SELF ORGANISING MAPS: ANOMALY DETECTION канала Art of Visualization
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
13 июня 2018 г. 23:16:15
00:14:36
Яндекс.Метрика