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Dissertations / Theses on the topic 'Networks anomalies detection'

Author: Grafiati
Published: 19 October 2024
Last updated: 19 July 2025

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Sithirasenan, Elankayer. "Substantiating Anomalies in Wireless Networks Using Outlier Detection Techniques." Thesis, Griffith University, 2009. http://hdl.handle.net/10072/365690.

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Abstract:
With the increasing dependence on Wireless Local Area Networks (WLANs), businesses and educational institutions are in real need of a robust security mechanism. The latest WLAN security protocol, the IEEE 802.11i assures rigid security for wireless networks with the support of IEEE 802.1x protocol for authentication, authorization and key distribution. Nevertheless, users remain skeptical since they lack confidence on the practical trustworthiness of these security mechanisms. In this research we propose a novel Early Warning System (EWS), built on the foundations of IEEE 802.11i security arch
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Abuaitah, Giovani Rimon. "ANOMALIES IN SENSOR NETWORK DEPLOYMENTS: ANALYSIS, MODELING, AND DETECTION." Wright State University / OhioLINK, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=wright1376594068.

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Verner, Alexander. "LSTM Networks for Detection and Classification of Anomalies in Raw Sensor Data." Diss., NSUWorks, 2019. https://nsuworks.nova.edu/gscis_etd/1074.

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Abstract:
In order to ensure the validity of sensor data, it must be thoroughly analyzed for various types of anomalies. Traditional machine learning methods of anomaly detections in sensor data are based on domain-specific feature engineering. A typical approach is to use domain knowledge to analyze sensor data and manually create statistics-based features, which are then used to train the machine learning models to detect and classify the anomalies. Although this methodology is used in practice, it has a significant drawback due to the fact that feature extraction is usually labor intensive and requir
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Kamat, Sai Shyamsunder. "Analyzing Radial Basis Function Neural Networks for predicting anomalies in Intrusion Detection Systems." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-259187.

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Abstract:
In the 21st century, information is the new currency. With the omnipresence of devices connected to the internet, humanity can instantly avail any information. However, there are certain are cybercrime groups which steal the information. An Intrusion Detection System (IDS) monitors a network for suspicious activities and alerts its owner about an undesired intrusion. These commercial IDS’es react after detecting intrusion attempts. With the cyber attacks becoming increasingly complex, it is expensive to wait for the attacks to happen and respond later. It is crucial for network owners to emplo
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Kabore, Raogo. "Hybrid deep neural network anomaly detection system for SCADA networks." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2020. http://www.theses.fr/2020IMTA0190.

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Abstract:
Les systèmes SCADA sont de plus en plus ciblés par les cyberattaques en raison de nombreuses vulnérabilités dans le matériel, les logiciels, les protocoles et la pile de communication. Ces systèmes utilisent aujourd'hui du matériel, des logiciels, des systèmes d'exploitation et des protocoles standard. De plus, les systèmes SCADA qui étaient auparavant isolés sont désormais interconnectés aux réseaux d'entreprise et à Internet, élargissant ainsi la surface d'attaque. Dans cette thèse, nous utilisons une approche deep learning pour proposer un réseau de neurones profonds hybride efficace pour l
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Jin, Fang. "Algorithms for Modeling Mass Movements and their Adoption in Social Networks." Diss., Virginia Tech, 2016. http://hdl.handle.net/10919/72292.

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Abstract:
Online social networks have become a staging ground for many modern movements, with the Arab Spring being the most prominent example. In an effort to understand and predict those movements, social media can be regarded as a valuable social sensor for disclosing underlying behaviors and patterns. To fully understand mass movement information propagation patterns in social networks, several problems need to be considered and addressed. Specifically, modeling mass movements that incorporate multiple spaces, a dynamic network structure, and misinformation propagation, can be exceptionally useful i
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Mdini, Maha. "Anomaly detection and root cause diagnosis in cellular networks." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2019. http://www.theses.fr/2019IMTA0144/document.

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Abstract:
Grâce à l'évolution des outils d'automatisation et d'intelligence artificielle, les réseauxmobiles sont devenus de plus en plus dépendants de la machine. De nos jours, une grandepartie des tâches de gestion de réseaux est exécutée d'une façon autonome, sans interventionhumaine. Dans cette thèse, nous avons focalisé sur l'utilisation des techniques d'analyse dedonnées dans le but d'automatiser et de consolider le processus de résolution de défaillancesdans les réseaux. Pour ce faire, nous avons défini deux objectifs principaux : la détectiond'anomalies et le diagnostic des causes racines de ces
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Moussa, Mohamed Ali. "Data gathering and anomaly detection in wireless sensors networks." Thesis, Paris Est, 2017. http://www.theses.fr/2017PESC1082/document.

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Abstract:
L'utilisation des réseaux de capteurs sans fil (WSN) ne cesse d'augmenter au point de couvrir divers domaines et applications. Cette tendance est supportée par les avancements techniques achevés dans la conception des capteurs, qui ont permis de réduire le coût ainsi que la taille de ces composants. Toutefois, il reste plusieurs défis qui font face au déploiement et au bon fonctionnement de ce type de réseaux et qui parviennent principalement de la limitation des ressources de capteurs ainsi de l'imperfection des données collectées. Dans cette thèse, on adresse le problème de collecte de donné
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Ky, Joël Roman. "Anomaly Detection and Root Cause Diagnosis for Low-Latency Applications in Time-Varying Capacity Networks." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2025. http://www.theses.fr/2025LORR0026.

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Abstract:
L'évolution des réseaux a conduit à l'émergence d'applications à faible latence (FL) telles que le cloud gaming (CG) et la réalité virtuelle basée sur le cloud (Cloud VR), qui exigent des conditions réseau strictes, notamment une faible latence et une bande passante élevée. Cependant, les réseaux à capacité variable introduisent des dégradations, telles que du délai, des fluctuations de bande passante et des pertes de paquets, qui peuvent significativement altérer l'expérience utilisateur sur les applications FL. Cette thèse vise à concevoir des méthodologies pour détecter et diagnostiquer les
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Audibert, Julien. "Unsupervised anomaly detection in time-series." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS358.

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Abstract:
La détection d'anomalies dans les séries temporelles multivariées est un enjeu majeur dans de nombreux domaines. La complexité croissante des systèmes et l'explosion de la quantité de données ont rendu son automatisation indispensable. Cette thèse propose une méthode non supervisée de détection d'anomalies dans les séries temporelles multivariées appelée USAD. Cependant, les méthodes de réseaux de neurones profonds souffrent d'une limitation dans leur capacité à extraire des caractéristiques des données puisqu'elles ne s'appuient que sur des informations locales. Afin d'améliorer les performan
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Orman, Keziban. "Contribution to the interpretation of evolving communities in complex networks : Application to the study of social interactions." Thesis, Lyon, INSA, 2014. http://www.theses.fr/2014ISAL0072/document.

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Abstract:
Les réseaux complexes constituent un outil pratique pour modéliser les systèmes complexes réels. Pour cette raison, ils sont devenus très populaires au cours de la dernière décennie. De nombreux outils existent pour étudier les réseaux complexes. Parmi ceux-ci, la détection de la communauté est l’un des plus importants. Une communauté est grossièrement définie comme un groupe de nœuds plus densément connectés entre eux qu’avec le reste du réseau. Dans la littérature, cette définition intuitive a été formalisée de plusieurs différentes façons, ce qui a conduit à d’innombrables méthodes et varia
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Yellapragada, Ramani. "Probabilistic Model for Detecting Network Traffic Anomalies." Ohio University / OhioLINK, 2004. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1088538020.

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Nguyen, Ngoc Tan. "A Security Monitoring Plane for Information Centric Networking : application to Named Data Networking." Thesis, Troyes, 2018. http://www.theses.fr/2018TROY0020.

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Abstract:
L'architecture de l'Internet a été conçue pour connecter des hôtes distants. Mais l'évolution de son usage, qui s'apparente à celui d'une plate-forme mondiale pour la distribution de contenu met à mal son modèle de communication originale. Afin de mettre en cohérence l'architecture de l'Internet et son usage, de nouvelles architectures réseaux orientées contenu ont été proposées et celles-ci sont prêtes à être mises en oeuvre. Les questions de leur gestion, déploiement et sécurité se posent alors comme des verrous indispensables à lever pour les opérateurs de l'Internet. Dans cette thèse, nous
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Legrand, Adrien. "Détection, anticipation, action face aux risques dans les bâtiments connectés." Electronic Thesis or Diss., Amiens, 2019. http://www.theses.fr/2019AMIE0058.

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Abstract:
Cette thèse vise à exploiter la future masse de données qui émergera du nombre conséquent d'objets connectés à venir. Concentré sur les données de bâtiments connectés, ces travaux ont pour but de contribuer à un système générique de détection d'anomalies. La première année fut consacrée à définir la problématique, le contexte et à recenser les modèles candidats. La piste des réseaux de neurones auto-encodeurs a été privilégiée et justifiée par une première expérimentation. Une deuxième expérience plus conséquente, prenant plus en compte l'aspect temporel et traitant de toutes les classes d'ano
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Ben, Chaabene Nour El Houda. "Détection d'utilisateurs violents et de menaces dans les réseaux sociaux." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS001.

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Abstract:
Les réseaux sociaux en ligne font partie intégrante de l'activité sociale quotidienne des gens. Ils fournissent des plateformes permettant de mettre en relation des personnes du monde entier et de partager leurs intérêts. Des statistiques récentes indiquent que 56% de la population mondiale utilisent ces médias sociaux. Cependant, ces services de réseau ont également eu de nombreux impacts négatifs et l'existence de phénomènes d'agressivité et d'intimidation dans ces espaces est inévitable et doit donc être abordée. L'exploration de la structure complexe des réseaux sociaux pour détecter les c
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Caulkins, Bruce. "SESSION-BASED INTRUSION DETECTION SYSTEM TO MAP ANOMALOUS NETWORK TRAFFIC." Doctoral diss., University of Central Florida, 2005. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/3466.

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Abstract:
Computer crime is a large problem (CSI, 2004; Kabay, 2001a; Kabay, 2001b). Security managers have a variety of tools at their disposal – firewalls, Intrusion Detection Systems (IDSs), encryption, authentication, and other hardware and software solutions to combat computer crime. Many IDS variants exist which allow security managers and engineers to identify attack network packets primarily through the use of signature detection; i.e., the IDS recognizes attack packets due to their well-known "fingerprints" or signatures as those packets cross the network's gateway threshold. On the other
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Wilmet, Audrey. "Détection d'anomalies dans les flots de liens : combiner les caractéristiques structurelles et temporelles." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS402.

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Abstract:
Un flot de liens est un ensemble de liens {(t,u,v)} dans lequel un triplet (t,u,v) modélise l'interaction entre deux entités u et v à l'instant t. Dans de nombreuses situations, les données résultent de la mesure des interactions entre plusieurs millions d'entités au cours du temps et peuvent ainsi être étudiées grâce au formalisme des flots de liens. C'est le cas des appels téléphoniques, des échanges d'e-mails, des transferts d'argent, des contacts entre individus, du trafic IP, des achats en ligne, et bien d'autres encore. L'objectif de cette thèse est la détection d'ensembles de liens anor
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Boudargham, Nadine. "Competent QoS-aware and energy efficient protocols for body sensor networks." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCD007.

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Abstract:
Les réseaux de capteurs corporels (RC2) sont constitués de bio-capteurs à faibles ressources énergétiques et de calcul. Ils collectent des données physiologiques du corps humain et de son environnement, et les transmettent à un coordinateur comme le PDA (Personal Digital Assistant) ou un smartphone, pour être acheminé ensuite aux experts de santé. Les réseaux de capteurs corporels collaboratifs (RC3) sont une collection de RC2 qui se déplacent dans une zone donnée et collaborent,interagissent et échangent des données entre eux pour identifier l'activité du groupe et surveiller l'état individue
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Sölch, Maximilian. "Detecting anomalies in robot time series data using stochastic recurrent networks." Thesis, KTH, Optimeringslära och systemteori, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-180473.

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Abstract:
This thesis proposes a novel anomaly detection algorithm for detect-ing anomalies in high-dimensional, multimodal, real-valued time se-ries data. The approach, requiring no domain knowledge, is based on Stochastic Recurrent Networks (STORNs), a universal distribution approximator for sequential data leveraging the power of Recurrent Neural Networks (RNNs) and Variational Auto-Encoders (VAEs). The detection algorithm is evaluated on real robot time series data in order to prove that the method robustly detects anomalies off- and on-line.<br>Detta arbete förslår en ny detektionsalgoritm för anom
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Berti, Matteo. "Anomalous Activity Detection with Temporal Convolutional Networks in HPC Systems." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/22185/.

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Abstract:
Detecting suspicious or unauthorized activities is an important concern for High-Performance Computing (HPC) systems administrators. Automatic classification of programs running on these systems could be a valuable aid towards this goal. This thesis proposes a machine learning model capable of classifying programs running on a HPC system into various types by monitoring metrics associated with different physical and architectural system components. As a specific case study, we consider the problem of detecting password-cracking programs that may have been introduced into the normal workload o
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Ramadas, Manikantan. "Detecting Anomalous Network Traffic With Self-Organizing Maps." Ohio University / OhioLINK, 2003. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1049472005.

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Tadros, Antoine. "Statistical background modeling and applications in remote sensing." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASM031.

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Abstract:
Cette thèse aborde certains problèmes de télédétection et de modélisation statistique de fond en utilisant la théorie a-contrario et des modèles de réseaux neuronaux artificiels. Le travail est motivé par deux applications en télédétection où le contrôle des fausses alarmes est un problème en raison de la large échelle des problèmes.L'identification et la mesure des sites de dépôts pétroliers à l'aide d'images satellites ont une valeur commerciale et stratégique importante. Nous nous intéressons ici au premier aspect : la détection de sites de stockage de pétrole par l'analyse de grandes quant
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Salhi, Emna. "Detection and localization of link-level network anomalies using end-to-end path monitoring." Phd thesis, Université Rennes 1, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00860397.

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Abstract:
The aim of this thesis is to come up with cost-efficient, accurate and fast schemes for link-level network anomaly detection and localization. It has been established that for detecting all potential link-level anomalies, a set of paths that cover all links of the network must be monitored, whereas for localizing all potential link-level anomalies, a set of paths that can distinguish between all links of the network pairwise must be monitored. Either end-node of each path monitored must be equipped with a monitoring device. Most existing link-level anomaly detection and localization schemes ar
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Khasgiwala, Jitesh. "Analysis of Time-Based Approach for Detecting Anomalous Network Traffic." Ohio University / OhioLINK, 2005. http://www.ohiolink.edu/etd/view.cgi?ohiou1113583042.

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Lekscha, Jaqueline Stefanie. "Complex systems methods for detecting dynamical anomalies in past climate variability." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2020. http://dx.doi.org/10.18452/21047.

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Abstract:
Die Analyse von Proxy-Zeitreihen aus Paläoklimaarchiven wie zum Beispiel Baumringen, Seesedimenten, Tropfsteinen und Eisbohrkernen mittels gefensterter Rekurrenznetzwerkanalyse ermöglicht die Identifizierung und Charakterisierung dynamischer Anomalien in der Klimavariabilität der Vergangenheit. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer zuverlässigeren Routine zur gefensterten Rekurrenznetzwerkanalyse. Aufbauend auf dem bestehenden methodischen Rahmen werden die Bereiche der Phasenraumrekonstruktion und des Signifikanztests als verbesserungsfähig identifiziert. Deshalb werden v
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Maudoux, Christophe. "Vers l’automatisation de la détection d’anomalies réseaux." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2024. http://www.theses.fr/2024HESAC009.

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Abstract:
Nous vivons dans un monde hyperconnecté. À présent, la majorité des objets qui nous entourentéchangent des données soit entre-eux soit avec un serveur. Ces échanges produisent alors de l’activitéréseau. C’est l’étude de cette activité réseau qui nous intéresse ici et sur laquelle porte ce mémoire. Eneffet, tous les messages et donc le trafic réseau généré par ces équipements est voulu et par conséquentlégitime. Il est de ce fait parfaitement formaté et connu. Parallèlement à ce trafic qui peut êtrequalifié de ”normal”, il peut exister du trafic qui ne respecte pas les critères attendus. Ces éc
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Lalem, Farid. "Cadre méthodologique et applicatif pour le développement de réseaux de capteurs fiables." Thesis, Brest, 2017. http://www.theses.fr/2017BRES0063/document.

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Abstract:
Les réseaux de capteurs sans fil émergent comme une technologie innovatrice qui peut révolutionner et améliorer notre façon de vivre, de travailler et d'interagir avec l'environnement physique qui nous entoure. Néanmoins, l'utilisation d'une telle technologie soulève de nouveaux défis concernant le développement de systèmes fiables et sécurisés. Ces réseaux de capteurs sans fil sont souvent caractérisés par un déploiement dense et à grande échelle dans des environnements limités en terme de ressources. Les contraintes imposées sont la limitation des capacités de traitement, de stockage et surt
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Cao, Feng. "Classification, detection and prediction of adverse and anomalous events in medical robots." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1339166738.

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Castellazzi, Nicolò. "Analisi di immagini per l'identificazione automatica di anomalie superficiali in ambito industriale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.

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Abstract:
La ricerca di anomalie nei processi produttivi è una tematica molto attuale, di estremo interesse e di notevole complessità. Lo scopo di questa tesi è stato quello di verificare se, attraverso l'utilizzo di strategie di deep learning, fosse possibile sviluppare una soluzione in grado di distinguere quali fossero i campioni anomali rispetto ai campioni normali esaminando nello specifico immagini ottenute dal processo di lavorazione di superfici metalliche, che presentavano texture poco marcate e variabili. Dopo aver valutato il problema ed aver analizzato le soluzioni presenti in letteratura in
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Julien, Laureline. "Microvascular network of the retina : 1D model, microfluidic device and high resolutional data for the detection of vascular anomalies." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS719.pdf.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la modélisation du réseau microvasculaire de la rétine dans le but d’étudier les processus circulatoire en jeu dans la rétine saine et en présence de rétinopathies, en faisant le pont entre modélisation numérique, expérimentales, et données cliniques. Le réseau rétinien présente l'avantage unique d'être le seul réseau microvasculaire accessible de manière non invasive pour l'étude in-vivo du corps humain. Nous vivons de grandes avancées techniques dans le domaine de l'imagerie rétinienne avec un accroissement de la précision des images de la morphométrie et du flux sangui
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Marchetti, Milo. "Rilevazione di anomalie da immagini mediante deep-learning." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25041/.

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Abstract:
Il presente documento di tesi illustra le tecniche, i modelli e le soluzioni impiegate per far fronte al problema dell’individuazione di anomalie relative alla produzione industriale di componenti elettronici tramite tecniche di Computer Vision e Deep Learning. L'individuazione delle anomalie, o anomaly detection, è un campo di studio molto vasto dove la complessità delle soluzioni da impiegare è fortemente dipendente dal contesto in cui vengono applicate. In questo caso infatti, la scarsa quantità di dati a disposizione e la ridotta dimensione delle anomalie all'interno delle immagini ne ren
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Leichtnam, Laetitia. "Detecting and visualizing anomalies in heterogeneous network events : Modeling events as graph structures and detecting communities and novelties with machine learning." Thesis, CentraleSupélec, 2020. http://www.theses.fr/2020CSUP0011.

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Abstract:
L'objectif général de cette thèse est d'évaluer l'intérêt des graphes dans le domaine de l'analyse des données de sécurité.Nous proposons une approche de bout en bout composé d'un modèle unifié de données réseau sous forme de graphes, d'un système de découverte de communauté, d'un système de détection d'anomalies non supervisé et d'une visualisation des données sous forme de graphes. Le modèle unifié est obtenue en utilisant des graphes de connaissance pour représenter des journaux d'évènements hétérogènes ainsi que du trafic réseau. La détection de communautés permet de sélectionner des sous-
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Garcia, Font Víctor. "Anomaly detection in smart city wireless sensor networks." Doctoral thesis, Universitat Oberta de Catalunya, 2017. http://hdl.handle.net/10803/565607.

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Abstract:
Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusio
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Labonne, Maxime. "Anomaly-based network intrusion detection using machine learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAS011.

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Abstract:
Ces dernières années, le piratage est devenu une industrie à part entière, augmentant le nombre et la diversité des cyberattaques. Les menaces qui pèsent sur les réseaux informatiques vont des logiciels malveillants aux attaques par déni de service, en passant par le phishing et l'ingénierie sociale. Un plan de cybersécurité efficace ne peut plus reposer uniquement sur des antivirus et des pare-feux pour contrer ces menaces : il doit inclure plusieurs niveaux de défense. Les systèmes de détection d'intrusion (IDS) réseaux sont un moyen complémentaire de renforcer la sécurité, avec la possibili
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Sseguya, Raymond. "Forecasting anomalies in time series data from online production environments." Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-166044.

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Abstract:
Anomaly detection on time series forecasts can be used by many industries in especially forewarning systems that can predict anomalies before they happen. Infor (Sweden) AB is software company that provides Enterprise Resource Planning cloud solutions. Infor is interested in predicting anomalies in their data and that is the motivation for this thesis work. The general idea is firstly to forecast the time series and then secondly detect and classify anomalies on the forecast. The first part is time series forecasting and the second part is anomaly detection and classification done on the forec
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Ribeiro, Manassés. "Deep learning methods for detecting anomalies in videos: theoretical and methodological contributions." Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3172.

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Abstract:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)<br>A detecção de anomalias em vídeos de vigilância é um tema de pesquisa recorrente em visão computacional. Os métodos de aprendizagem profunda têm alcançado o estado da arte para o reconhecimento de padrões em imagens e o Autocodificador Convolucional (ACC) é uma das abordagens mais utilizadas por sua capacidade em capturar as estruturas 2D dos objetos. Neste trabalho, a detecção de anomalias se refere ao problema de encontrar padrões em vídeos que não pertencem a um conceito normal esperado. Com o objetivo de classificar ano
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Massaccesi, Luciano. "Machine Learning Software for Automated Satellite Telemetry Monitoring." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20502/.

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Abstract:
During the lifetime of a satellite malfunctions may occur. Unexpected behaviour are monitored using sensors all over the satellite. The telemetry values are then sent to Earth and analysed seeking for anomalies. These anomalies could be detected by humans, but this is considerably expensive. To lower the costs, machine learning techniques can be applied. In this research many diferent machine learning techniques are tested and compared using satellite telemetry data provided by OHB System AG. The fact that the anomalies are collective, together with some data properties, is exploited to impro
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Ferreira, Vinícius Oliveira [UNESP]. "Classificação de anomalias e redução de falsos positivos em sistemas de detecção de intrusão baseados em rede utilizando métodos de agrupamento." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2016. http://hdl.handle.net/11449/138755.

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Abstract:
Submitted by VINÍCIUS OLIVEIRA FERREIRA null (viniciusoliveira@acmesecurity.org) on 2016-05-18T20:29:41Z No. of bitstreams: 1 Dissertação-mestrado-vinicius-oliveira-biblioteca-final.pdf: 1594758 bytes, checksum: 0dbb0d2dd3fca3ed2b402b19b73006e7 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-05-20T16:27:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ferreira_vo_me_sjrp.pdf: 1594758 bytes, checksum: 0dbb0d2dd3fca3ed2b402b19b73006e7 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2016-05-20T16:27:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ferreira_vo_me_sjrp.pdf: 1594758 byte
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Martignano, Anna. "Real-time Anomaly Detection on Financial Data." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-281832.

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Abstract:
This work presents an investigation of tailoring Network Representation Learning (NRL) for an application in the Financial Industry. NRL approaches are data-driven models that learn how to encode graph structures into low-dimensional vector spaces, which can be further exploited by downstream Machine Learning applications. They can potentially bring a lot of benefits in the Financial Industry since they extract in an automatic way features that can provide useful input regarding graph structures, called embeddings. Financial transactions can be represented as a network, and through NRL, it is
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Malange, Fernando Cezar Vieira. "Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet para detecção e classificação de anomalias de tensão em sistemas elétricos de potência /." Ilha Solteira : [s.n.], 2010. http://hdl.handle.net/11449/100308.

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Abstract:
Orientador: Carlos Roberto Minussi<br>Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo<br>Banca: Mara Lúcia Martins Lopes<br>Banca: Arlan Luiz Bettiol<br>Banca: Edmárcio Antonio Belati<br>Resumo: Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica (QEE), principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitorização que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a todo o Sistema Elétrico. Esta pesquisa apresenta um sistema eficiente de identificador/classificador automático de distúrbios chamado de Rede Neuro-Fuzzy-W
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Masana, Castrillo Marc. "Lifelong Learning of Neural Networks: Detecting Novelty and Adapting to New Domains without Forgetting." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2020. http://hdl.handle.net/10803/671591.

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Abstract:
La visió per computador ha experimentat canvis considerables en l’última dècada, ja que les xarxes neuronals han passat a ser d’ús comú. A mesura que les capacitats computacionals disponibles han crescut, les xarxes neuronals han aconseguit avenços en moltes tasques de visió per computador i fins i tot han superat el rendiment humà en altres. Un camp de recerca que ha experimentat un notable augment de l’interès és la dels sistemes d’aprenentatge continuat. Aquests sistemes haurien de ser capaços de realitzar tasques de manera eficient, identificar-ne i aprendre’n de noves, a més de ser capaço
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Malange, Fernando Cezar Vieira [UNESP]. "Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet para detecção e classificação de anomalias de tensão em sistemas elétricos de potência." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2010. http://hdl.handle.net/11449/100308.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-04-26Bitstream added on 2014-06-13T19:40:17Z : No. of bitstreams: 1 malange_fcv_dr_ilha.pdf: 2238559 bytes, checksum: 4603e9cf1612e9f68b0c3cf1e7a80e43 (MD5)<br>Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)<br>Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica (QEE), principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitorização que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a
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García, Ling Carlos. "Graphical Glitch Detection in Video Games Using CNNs." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-273574.

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Abstract:
This work addresses the following research question: Can we detect videogame glitches using Convolutional Neural Networks? Focusing on the most common types of glitches, texture glitches (Stretched, Lower Resolution, Missing, and Placeholder). We first systematically generate a dataset with both images with texture glitches and normal samples.  To detect the faulty images we try both Classification and Semantic Segmentation approaches, with a clear focus on the former. The best setting in classification uses a ShuffleNetV2 architecture and obtains precisions of 80.0%, 64.3%, 99.2%, and 97.0% i
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Le, bars Batiste. "Event detection and structure inference for graph vectors." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASM003.

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Abstract:
Cette thèse aborde différents problèmes autour de l'analyse et la modélisation de signaux sur graphes, autrement dit des données vectorielles observées sur des graphes. Nous nous intéressons en particulier à deux tâches spécifique. La première est le problème de détection d'événements, c'est-à-dire la détection d'anomalies ou de ruptures, dans un ensemble de vecteurs sur graphes. La seconde tâche consiste en l'inférence de la structure de graphe sous-jacente aux vecteurs contenus dans un ensemble de données. Dans un premier temps notre travail est orienté vers l'application. Nous proposons une
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Khichane, Abderaouf. "Diagnostic of performance by data interpretation for 5G cloud native network functions." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG017.

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Abstract:
Les opérateurs télécoms doivent aujourd'hui faire face à une évolution profonde, inéluctable, des services et des infrastructures. Ils sont constamment tenus d'accélérer le renouvellement de leurs offres afin de faire face à de nouveaux défis et opportunités. C'est dans ce contexte que le concept des fonctions réseau « Cloud-native» [1][2][3] est en train de prendre de plus en plus d'ampleur. S'inspirant du monde IT où la « Cloud readiness» a déjà fait ses preuves, l'idée de la cloudification des fonctions réseau consiste à mettre en place des fonctions « scalables » et auto-réparables tout en
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Cherdo, Yann. "Détection d'anomalie non supervisée sur les séries temporelle à faible coût énergétique utilisant les SNNs." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4018.

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Abstract:
Dans le cadre de la maintenance prédictive du constructeur automobile Renault, cette thèse vise à fournir des solutions à faible coût énergétique pour la détection non supervisée d'anomalies sur des séries temporelles. Avec l'évolution récente de l'automobile, de plus en plus de données sont produites et doivent être traitées par des algorithmes d'apprentissage automatique. Ce traitement peut être effectué dans le cloud ou directement à bord de la voiture. Dans un tel cas, la bande passante du réseau, les coûts des services cloud, la gestion de la confidentialité des données et la perte de don
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Hammami, Seif Eddine. "Dynamic network resources optimization based on machine learning and cellular data mining." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2018. http://www.theses.fr/2018TELE0015/document.

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Abstract:
Les traces réelles de réseaux cellulaires représentent une mine d’information utile pour améliorer les performances des réseaux. Des traces comme les CDRs (Call detail records) contiennent des informations horodatées sur toutes les interactions des utilisateurs avec le réseau sont exploitées dans cette thèse. Nous avons proposé des nouvelles approches dans l’étude et l’analyse des problématiques des réseaux de télécommunications, qui sont basé sur les traces réelles et des algorithmes d’apprentissage automatique. En effet, un outil global d’analyse de données, pour la classification automatiqu
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Hammami, Seif Eddine. "Dynamic network resources optimization based on machine learning and cellular data mining." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2018. http://www.theses.fr/2018TELE0015.

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Abstract:
Les traces réelles de réseaux cellulaires représentent une mine d’information utile pour améliorer les performances des réseaux. Des traces comme les CDRs (Call detail records) contiennent des informations horodatées sur toutes les interactions des utilisateurs avec le réseau sont exploitées dans cette thèse. Nous avons proposé des nouvelles approches dans l’étude et l’analyse des problématiques des réseaux de télécommunications, qui sont basé sur les traces réelles et des algorithmes d’apprentissage automatique. En effet, un outil global d’analyse de données, pour la classification automatiqu
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Merino, Laso Pedro. "Détection de dysfonctionements et d'actes malveillants basée sur des modèles de qualité de données multi-capteurs." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2017. http://www.theses.fr/2017IMTA0056/document.

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Abstract:
Les systèmes navals représentent une infrastructure stratégique pour le commerce international et les activités militaires. Ces systèmes sont de plus en plus informatisés afin de réaliser une navigation optimale et sécurisée. Pour atteindre cet objectif, une grande variété de systèmes embarqués génèrent différentes informations sur la navigation et l'état des composants, ce qui permet le contrôle et le monitoring à distance. Du fait de leur importance et de leur informatisation, les systèmes navals sont devenus une cible privilégiée des pirates informatiques. Par ailleurs, la mer est un enviro
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Lin, Sheng-Ya. "Modeling and Detection of Content and Packet Flow Anomalies at Enterprise Network Gateway." Thesis, 2013. http://hdl.handle.net/1969.1/149307.

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Abstract:
This dissertation investigates modeling techniques and computing algorithms for detection of anomalous contents and traffic flows of ingress Internet traffic at an enterprise network gateway. Anomalous contents refer to a large volume of ingress packets whose contents are not wanted by enterprise users, such as unsolicited electronic messages (UNE). UNE are often sent by Botnet farms for network resource exploitation, information stealing, and they incur high costs in bandwidth waste. Many products have been designed to block UNE, but most of them rely on signature database(s) for matching, an
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