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Sidahmed Benabderrahmane
Sidahmed Benabderrahmane
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新的RareSense框架增强了交易数据中的异常检测能力
研究人员开发了RareSense，一个用于交易数据异常检测的新型框架。该系统解决了传统相似性度量（如Jaccard和Cosine）的局限性，这些度量常常受到频繁属性的偏倚。RareSense识别并利用最小稀有项集来创建关联规则，将对象映射到配置文件中，然后使用加权Jaccard相似性进行比较。在各种基准数据集上的实验表明，RareSense在检索性能上显著优于现有方法，特别是在异常表现出可重复的稀有高阶结构时。
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新框架利用语言模型和最优传输检测跨操作系统APT
研究人员开发了一个新颖的框架，可以在不同操作系统之间检测高级持续性威胁（APT），而无需目标系统的任何标记数据。该方法使用自然语言处理来描述进程行为，使用预训练的语言模型嵌入这些描述，然后应用最优传输方法来量化从源操作系统学到的正常行为的偏差。在多个APT场景和操作系统上的评估表明，与现有的仅源方法相比，检测准确性有所提高。
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新的AI管道利用移动和社交媒体数据分析危机行为
研究人员开发了一个新的管道，整合了移动和社交媒体数据来分析危机行为。该框架已在2025年1月洛杉矶野火和阿联酋2020年至2021年的COVID-19应对措施上进行了测试。该系统使用形式概念分析提取行为模式，并为政策制定者生成可操作的简报。