PredictDeep: Security Analytics as a Service for Anomaly Detection and Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As businesses embrace digitization, the Internet of Everything (IoE) begins to take shape and the Cloud continues to empower new innovations for big data -at the heart, Cloud analytic applications gain increasing momentum. Such applications have remarkable benefits for big data processing, making it easy, fast, scalable, and cost-effective; albeit, they pose many security risks. Security breaches causing anomalous activities due to malicious, vulnerable, or misconfigured analytic applications are considered the top security risks to big “sensitive” data. The risk is further expanded from the coupling of data analytics with the Cloud. Towards maintaining secure and trustworthy applications, effective anomaly detection and prediction become crucial tasks to be offered by Cloud providers. This paper presents, PredictDeep, a novel security analytics framework for anomaly detection and prediction. The proposed framework leverages log data collected from monitoring systems with graph analytics and deep learning techniques to add intelligence for detecting and predicting known and unknown patterns of security anomalies. It represents the collected data and transforms them into a graph model. The graph model captures the analytical activities as well as their interrelation. In this sense, such a model provides informed insight of the monitored application, understanding its behavior, and revealing anomalous patterns. Different from existing traditional rule-based machine learning and statistics-based approaches, our solution takes the benefits of incorporating not only available node attributes but also graph structure and context information to extract rich features that boost the anomaly classification and prediction. We leverage graph embeddings to represent the nodes and relationships in the graph model as feature vectors to learn and predict anomalies in an inductive way utilizing recent advanced deep graph neural network techniques. This design augments our solution with robustness and computational efficiency. Extensive experiments are conducted over an open-source Hadoop log dataset. The evaluation results demonstrate that PredictDeep is a viable solution and very effective.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle