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《接口行为基线建立与异常检测课程》
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接口行为基线建立与异常检测课程
共计 30 章节
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01
接口行为基线概述
接口行为基线的定义 · 重要性 · 应用场景
接口行为基线概述
接口行为基线的定…
02
接口数据采集
HTTP请求/响应日志 · API网关日志 · 数据清洗与预处理
接口数据采集
HTTP
03
接口特征工程
请求频率 · 响应时间 · 参数分布
接口特征工程
请求频率
04
时间序列基础
时间序列的概念 · 趋势 · 周期性
时间序列基础
时间序列的概念
05
统计基线方法
均值 · 标准差 · 百分位数
统计基线方法
均值
06
基于时间窗口的基线
滑动窗口 · 指数加权移动平均(EWMA)
基于时间窗口的基…
滑动窗口
07
基于聚类的基线
K-means · DBSCAN在接口行为聚类中的应用
基于聚类的基线
K-means
08
基于机器学习的基线
孤立森林 · One-Class SVM
基于机器学习的基…
孤立森林
09
深度学习基线
自编码器 · LSTM用于序列建模
深度学习基线
自编码器
10
基线更新策略
增量学习 · 周期性重训练 · 遗忘机制
基线更新策略
增量学习
11
异常检测概述
异常类型(点异常 · 上下文异常 · 集体异常)
异常检测概述
异常类型
12
基于统计的异常检测
Z-score · IQR · Grubbs检验
基于统计的异常检…
Z-score
13
基于距离的异常检测
K近邻 · LOF(局部离群因子)
基于距离的异常检…
K近邻
14
基于密度的方法
LOF · OPTICS
基于密度的方法
LOF
15
基于树的方法
孤立森林(Isolation For…
基于树的方法
Isolation
16
基于降维的方法
PCA重构误差 · Autoencoder重构误差
基于降维的方法
PCA
17
基于时序的方法
ARIMA · Prophet · LSTM预测残差
基于时序的方法
ARIMA
18
基于图的方法
图神经网络用于API调用链异常检测
基于图的方法
API
19
基于规则的方法
阈值规则 · 速率限制 · 模式匹配
基于规则的方法
阈值规则
20
集成异常检测
投票 · 堆叠 · 混合策略
集成异常检测
投票
21
实时异常检测
流处理框架(Flink · Spark Streaming) · 滑动窗口计算
实时异常检测
Flink
22
异常打分与阈值设定
动态阈值 · PELT · CUSUM
异常打分
阈值设定
23
告警与响应
告警降噪 · 聚合 · 通知
告警
响应
24
评估与验证
混淆矩阵 · Precision/Recall · ROC/AUC
评估
验证
25
数据漂移与概念漂移
检测方法 · 自适应基线
数据漂移
概念漂移
26
案例1
Web API爬虫识别
案例1
Web
27
案例2
API滥用检测
案例2
API
28
案例3
流量突增检测:基于时间序列基线的预警
案例3
流量突增检测
29
工具与平台
ELK · Prometheus · Grafana
工具
平台
30
最佳实践与未来方向
基线维护 · A/B测试 · 可解释性
最佳实践
未来方向
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