Real-Time Data Generation and Anomaly Detection for Security User Profiles
Notice bibliographique
Résumé
Mostly, security user profiles are being generated from real-time sources of users’ data. User profiles generation process involves complicated and comprehensive data analysis mechanisms. Machine learning is, and become the most popular, technique among the researchers and the practitioners for this real-time data analysis. The scope of this paper is twofold: 1) to implement the anomaly detection module for real-time source of users’ data, and 2) to build real-time data generation engine to train and test this model and to provide the researchers an alternative or simulated methods for real-time data source. The data generation engine is powered by the Synthetic Data Vault (SDV) python library and is relaying on both the historical (past) and real-time (fresh) data. The purpose of using historical data generation is to increase the accuracy of anomaly detection model by expanding the user’s activity which will give more insights of the user behavior. The data generation model simulates the real-world data environments to animate the realtime based analytic systems. Anomaly detection model, in other words, is a real-time flagging system utilizing Kafka platform to generate security user profile. Therefore, the security user profiles are generated based on integrated and collaborated tools to enhance the performance of knowledge-based user authentication systems. Finally, this work generates new knowledge which will allow the researchers to implement and train various machine learning techniques with real-time data generation engine.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».