人教八年级数学(下)第20章数据分析单元检测(含答案).doc

这个议题来自于某互联网大厂的资深安全工程师spoock。Osquery是一个开源的全平台的信息采集软件，全平台意味着它能够适配于Windows，Linux，Mac，Ios，Andriod，并能够通过非常简单的Query语句进行系统信息查询，所以被广泛用于运维、监控，而由于其监控能力的丰富，也有越来越多的安全工程师开始利用osquery进行主机入侵侦测、终端准入访问控制的探索。Spoock带来的议题就是他们在尝试使用osquery作为主机入侵侦测系统agent过程中的一些心得和踩坑经历。 作为一个web渗透转型二进制的安全工程师，他很感慨的说：“人生不要给自己设限”。他一边详细阐述Osquery的原理，一边感谢来自于osquery社区的支持，同时也毫不客气的吐槽踩过的深坑，例如osquery自身监控机制watch dog与cgroup冲突导致CPU飙高的情况，单个db文件过大的问题等。每一点都显示出Spoock对于技术的热爱与执着。值得一提的是，Spoock打着石膏的脚和拄着的双拐在场内外都引起了不小的关注，在此提醒各位，过马路不要看手机… 最后，他还分享了其所在公司使用osquery作为HIDS的部署、使用情况。作为一家超大体量的互联网公司，需要充分考虑稳定性、兼容性、低损耗、低侵入性等问题，而作为一个自研的解决方案，osquery出色的完成了其设计初衷的使命。 •关于我 •Osquery介绍 •Osquery检测原理分析 •Osquery的优缺点 •Osquery?HIDS?

1.1 离群点检测 就餐饮企业而言，经常会碰到这样的问题： 1） 如何根据客户的消费记录检测是否为异常刷卡消费？ 2） 如何检测是否有异常订单？ 这一类异常问题可以通过离群点检测解决。 离群点检测是数据挖掘中重要的一部分，它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃，然而在一些应用中，罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。 在数据的散布图中，如图18-1离群点远离其它数据点。因为离群点的属性值明显偏离期望的或常见的属性值，所以离群点检测也称偏差检测。 离群点检测已经被广泛应用于电信和信用卡的诈骗检测、贷款审批、电子商务中、网络入侵、天气预报等领域，如可以利用离群点检测分析运动员的统计数据，以发现异常的运动员。 （1） 离群点的成因 离群点的主要成因有：数据来源于不同的类、自然变异、数据测量和收集误差。 （2） 离群点的类型 对离群点的大致分类见表18-1：

基于偏最小二乘（PLS）的田纳西伊士曼（TEP）故障检测，包含已经处理过的TEP（田纳西伊士曼过程）数据，可直接运行程序，附有详细说明！数据包括正常建模数据和测试数据两部分，适合故障检测与诊断，大数据分析，特征提取方向的研究人员，也可以以此为基础进行扩展性研究！

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