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Deep Learning for Anomaly Detection: A Review
Deep Learning for Anomaly Detection: A Review
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Deep Learning for Anomaly Detection: A Review

Pang, Guansong ; Shen, Chunhua ; Cao, Longbing ; Hengel, Anton Van Den

ACM computing surveys, 2021-04, Vol.54 (2), p.1-38 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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2
Hunting attacks in the dark: clustering and correlation analysis for unsupervised anomaly detection
Hunting attacks in the dark: clustering and correlation analysis for unsupervised anomaly detection
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Hunting attacks in the dark: clustering and correlation analysis for unsupervised anomaly detection

Mazel, Johan ; Casas, Pedro ; Fontugne, Romain ; Fukuda, Kensuke ; Owezarski, Philippe

International journal of network management, 2015-09, Vol.25 (5), p.283-305 [Periódico revisado por pares]

Chichester: Blackwell Publishing Ltd

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An Efficient Method to Detect Outliers in High Dimensional Data
An Efficient Method to Detect Outliers in High Dimensional Data
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An Efficient Method to Detect Outliers in High Dimensional Data

Garg, Atul ; Kaur, Kamaljeet

Journal of computational and theoretical nanoscience, 2019-09, Vol.16 (9), p.3938-3944

26650 The Old Road, Suite 208, Valencia, California 91381, USA: American Scientific Publishers

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A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data
A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data
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A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data

Blázquez-García, Ane ; Conde, Angel ; Mori, Usue ; Lozano, Jose A.

ACM computing surveys, 2022-04, Vol.54 (3), p.1-33 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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5
A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning
A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning
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A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning

Ma, Xiaoxiao ; Wu, Jia ; Xue, Shan ; Yang, Jian ; Zhou, Chuan ; Sheng, Quan Z. ; Xiong, Hui ; Akoglu, Leman

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2023-12, Vol.35 (12), p.12012-12038 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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6
Financial Fraud: A Review of Anomaly Detection Techniques and Recent Advances
Financial Fraud: A Review of Anomaly Detection Techniques and Recent Advances
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Financial Fraud: A Review of Anomaly Detection Techniques and Recent Advances

Hilal, Waleed ; Gadsden, S. Andrew ; Yawney, John

Expert systems with applications, 2022-05, Vol.193, p.116429, Article 116429 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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High-dimensional and large-scale anomaly detection using a linear one-class SVM with deep learning
High-dimensional and large-scale anomaly detection using a linear one-class SVM with deep learning
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High-dimensional and large-scale anomaly detection using a linear one-class SVM with deep learning

Erfani, Sarah M. ; Rajasegarar, Sutharshan ; Karunasekera, Shanika ; Leckie, Christopher

Pattern recognition, 2016-10, Vol.58, p.121-134 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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adVAE: A self-adversarial variational autoencoder with Gaussian anomaly prior knowledge for anomaly detection
adVAE: A self-adversarial variational autoencoder with Gaussian anomaly prior knowledge for anomaly detection
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adVAE: A self-adversarial variational autoencoder with Gaussian anomaly prior knowledge for anomaly detection

Wang, Xuhong ; Du, Ying ; Lin, Shijie ; Cui, Ping ; Shen, Yuntian ; Yang, Yupu

Knowledge-based systems, 2020-02, Vol.190, p.105187, Article 105187 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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9
Outlier Dirichlet Mixture Mechanism: Adversarial Statistical Learning for Anomaly Detection in the Fog
Outlier Dirichlet Mixture Mechanism: Adversarial Statistical Learning for Anomaly Detection in the Fog
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Outlier Dirichlet Mixture Mechanism: Adversarial Statistical Learning for Anomaly Detection in the Fog

Moustafa, Nour ; Choo, Kim-Kwang Raymond ; Radwan, Ibrahim ; Camtepe, Seyit

IEEE transactions on information forensics and security, 2019-08, Vol.14 (8), p.1975-1987 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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10
Anomaly Detection Methods for Categorical Data: A Review
Anomaly Detection Methods for Categorical Data: A Review
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Anomaly Detection Methods for Categorical Data: A Review

Taha, Ayman ; Hadi, Ali S.

ACM computing surveys, 2019-05, Vol.52 (2), p.1-35, Article 38 [Periódico revisado por pares]

New York, NY, USA: ACM

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