Anomaly Detection Principles and Algorithms
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection,providing an easy introduction for newcomers to the field. A large numberof algorithms are succinctly described, along with a presentation of theirstrengths and weaknesses.The authors also cover algorithms that addressdifferent kinds of problems of interest with single and multiple time seriesdata and multi-dimensional data. New ensemble anomaly detectionalgorithms are described, utilizing the benefits provided by diversealgorithms, each of which work well on some kinds of data.With advancements in technology and the extensive use of the internet asa medium for communications and commerce, there has been atremendous increase in the threats faced by individuals and organizationsfrom attackers and criminal entities. Variations in the observable behaviorsof individuals (from others and from their own past behaviors) have beenfound to be useful in predicting potential problems of various kinds. Hencecomputer scientists and statisticians have been conducting research on automatically identifying anomalies in large datasets. This book will primarily target practitioners and researchers who are newcomers to the area of modern anomaly detection techniques. Advanced-level students in computer science will also find this book helpful with their studies.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319675244
- Titel
- Anomaly Detection Principles and Algorithms
- Autor
- Kishan G. Mehrotra
- Verlag
- Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2018
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319675249
- ISBN-13
- 9783319675244
- Artikelgewicht
- 530 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x19 mm
- Serie
- Buch 5 von 7: Terrorism, Security, and Computation
This book provides a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection,providing an easy introduction for newcomers to the field. A large number of algorithms are succinctly described, along with a presentation of their strengths and weaknesses.
The authors also cover algorithms that address different kinds of problems of interest with single and multiple time series data and multi-dimensional data. New ensemble anomaly detection algorithms are described, utilizing the benefits provided by diverse algorithms, each of which work well on some kinds of data.
With advancements in technology and the extensive use of the internet as a medium for communications and commerce, there has been a tremendous increase in the threats faced by individuals and organizations from attackers and criminal entities. Variations in the observable behaviors of individuals (from others and from their own past behaviors) have been found to be useful in predicting potential problems of various kinds. Hence computer scientists and statisticians have been conducting research on automatically identifying anomalies in large datasets.
This book will primarily target practitioners and researchers who are newcomers to the area of modern anomaly detection techniques. Advanced-level students in computer science will also find this book helpful with their studies.
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This book provides a readable and elegant presentation of the principles of anomaly detection,providing an easy introduction for newcomers to the field. A large number of algorithms are succinctly described, along with a presentation of their strengths and weaknesses.
The authors also cover algorithms that address different kinds of problems of interest with single and multiple time series data and multi-dimensional data. New ensemble anomaly detection algorithms are described, utilizing the benefits provided by diverse algorithms, each of which work well on some kinds of data.
With advancements in technology and the extensive use of the internet as a medium for communications and commerce, there has been a tremendous increase in the threats faced by individuals and organizations from attackers and criminal entities. Variations in the observable behaviors of individuals (from others and from theirown past behaviors) have been found to be useful in predicting potential problems of various kinds. Hence computer scientists and statisticians have been conducting research on automatically identifying anomalies in large datasets.
This book will primarily target practitioners and researchers who are newcomers to the area of modern anomaly detection techniques. Advanced-level students in computer science will also find this book helpful with their studies.
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