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 简·格拉夫顿2019年1月14日还不能结束!或者可以吗?我们在MachineLearningMadness博客系列中的最后一个模型是下一个,它是一个庞然大物!guruchul机器学习模型:离群分类模型离群分类模型机器学习模型是如何工作的,它是做什么的?这是一个非常强大的模型。离群值分类模型使用贝叶斯层对基于分类的数据进行分类,并根据先前的观测值给出出现异常值的相对概率。离群值分类模型考虑了先前观察到的行为模式,并将自动标记任何超出规范的行为。让我们看一个例子。假设您有一个规则可以检测午夜后的登录,但是有人在午夜前1或2秒登录。这种细微的变化对于规则来说是不可能捕捉到的,cc攻击防御高防服务器,动态ip防御ddos,但是会被离群值分类模型捕捉到。您将指定一个"深夜"类别作为午夜到凌晨4:00之间的登录。该模型将为一个事务分配一个介于0和1之间的概率,并将其映射到0到100之间的分数,其中高分表示一个事务是异常值的可能性。在午夜前1秒登录的用户将获得非常高的分数,因此会被异常分类模型标记为异常。使用案例:检测商家欺诈离群值分类模型是用于检测商家欺诈行为的机器学习模型之一。它检测事务行为模式的变化,如:来自以前从未见过的设备或位置的多个事务交易额突然飙升——例如,ddos服务器防御,从1000美元的交易额增至25000美元。离群值分类模型着眼于过去的行为来识别欺诈交易。使用离群值分类模型,高防cdn无视cc,可以对数据集执行机器学习训练。初始训练完成后,不需要再训练训练资料集。预测是对传入数据的实时预测。商家空间提供了许多示例,请查看以下三个示例,java实现ddos防御,它们都是Gurucul欺诈分析用例:例1:不同地理位置和使用的设备导致商户详细信息的异常变化。商家通过给予账户额外的利益来改变商家的详细信息,这是不正常的行为。例如,商户在一天内多次或几天内对所有交易进行5%的现金返还或交易费用的冲销。此外,商家还使用不同的设备执行此类交易,试图使其看起来像正常行为。例2:流氓流程或不寻常的流程更改商户和信用卡详细信息。这基本上是未经授权更改商户银行账户和信用卡详细信息的方法。这些通常由客户支持代表或客户经理完成。在这种情况下,流氓进程会周期性地更改商家的信用卡和银行帐户信息,然后在某些交易完成后的短时间内将其更改回来。如果没有离群分类模型,这些类型的攻击很难检测到。例3:同一个银行账户添加到不同的商户,但有其他可疑行为,同一账户添加到不同商户是正常行为,因为用户可以有多个业务使用同一个银行账户。然而,在这个例子中,有趣的是,它随机发生在不同的商家之间,每次添加这个银行账户,它也会在一定的时间范围内被删除。基本上,这个银行账户从来没有长期附属于某些商人。这是异常值分类模型检测到的异常行为类型。离群值分类模型的好处是什么?离群值分类模型的好处是它可以可靠地检测未知的未知量。它通过分析银行账户中的变化交易(如信用卡的添加或删除)以及其他重要的分类数据(如设备和位置)来研究商家的交易。然后,当涉及到检测欺诈交易时,它给出的概率分数可能是正的。以下是离群值分类模型的秘密诀窍:它将事务作为一种模式进行分析,而不是将它们视为单个事件。它建立了一系列事件之间的关系,而不是单独查看每个事件。为什么这很重要?这样做的好处是进行丰富的分析来检测跨资源、多个应用程序和/或类别字段的模式,而不是对单个资源进行分析。这就是为什么离群分类模型可以检测未知的未知。规则找不到模式的偏差。想看看这个机器学习模型的实际应用吗?今天就请求一个Gurucul风险分析演示!分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享