原文题目中文题目：基于多尺度对比学习的图异常检测发表会议：CIKM发表年份作者：Ming Jinlatex引用图上异常检测在网络安全、电子商务、金融欺诈检测等领域发挥着重要作用。然而，现有的图异常检测方法通常只考虑单个图尺度的视图，这导致它们从不同角度捕获异常模式的能力有限。为此，我们引入了一种新的图异常检测框架——ANEMONE，以同时识别多个图尺度的异常。

文章目录基于改进的SVM方法的异常检测研究论文摘要论文解决的问题1.方法介绍2.数据处理3.分类总结基于改进的SVM方法的异常检测研究论文摘要利用非参数检验的方法提取出对分类结果影响显著的特征变量，提出一种改进的 SVM 多分类方法（D-SVM），其融合了判别分析，可以解决样本不均衡导致的分类不准确和误报率高的问题。将多分类问题处理成一个个二分类问题，D-SVM 既可以保持 SVM 较好的分类准确

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原文题目中文题目：基于属性网络的深度异常检测发表会议发表年份作者latex引用属性网络无处不在，是现代信息基础设施的重要组成部分，其中附加的节点属性在知识发现中补充了原始网络结构。近年来，在属性网络上检测异常节点已经引起了越来越多的研究关注，并在网络安全、金融和医疗保健等各种高影响领域得到了广泛的应用。然而，现有的大多数尝试都是通过自我网络或社区分析或通过子空间选择来解决浅层学习机制的问题。毫无疑

关键路径1.基本概念1.AOV网：顶点活动网，是指用顶点表示活动，而用边集表示活动优先关系的有向无环图。2.AOE网：边活动网，是指用带权的边集表示活动，而用顶点表示事件的有向无环图。AOV网和AOE网都不能存在环，否则会出现逻辑错误。3.一般而言，AOV网(AOE网)只有一个源点和一个汇点，即便存在多个源点或汇点，也可以通过添加超级源点和超级汇点来将它变成只含有一个源点和一个汇点的AOV网（AO

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检验神经网络将数据集分成训练集和测试集交叉验证：数据集不足时，可使用交叉验证来测试特征标准化解决各特征之间因为量纲不同导致的各特征对结果影响的权重不同的问题方法：min-max标准化、标准差标准化等选择好特征好特征：能使得我们更轻易的分辨出相应特征代表的类别的特征删除特征的原则（1）避免无意义的特征：比如对于两个类别来说，某个特征在两个类别上的数据分布基本一致，代表这个特征并不能对分类有什么帮助，

图神经网络综述

解决方法：因为shellcode的注入方法都是通过程序输入字符串的位置进行注入，因此如果shellcode中出现了0x00，就会导致shellcode提前被截断，这样就无法直行shellcode原本的功能。利用xdbg工具查找的栈中shellcode起始地址，用该地址淹没返回地址，这个地址会经常发生变化，须找到一个能动态定位到shellcode起始地址的办法。解决方法：因为执行完ret后，除了ei