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ALYCON-Threat-Landscape — Trainingsfreies Anomalieerkennungsframework unter Verwendung von Shannon-Entropie, Fisher-Information und Wasserstein-Distanz, um Systemzustände in geometrisch getrennte Regionen für die Erkennung von Bedrohungen in mehreren Bereichen abzubilden. | Kitploit
Tools/GitHubGitHub/mcastens/alycon-threat-landscape
DefensivwerkzeugeInformationsbeschaffungBedrohungsanalyseMaschinelles LernenEinbruchserkennungAnomalieerkennung
GitHubmcastens/alycon-threat-landscape

ALYCON-Threat-Landscape

Trainingsfreies Anomalieerkennungsframework unter Verwendung von Shannon-Entropie, Fisher-Information und Wasserstein-Distanz, um Systemzustände in geometrisch getrennte Regionen für die Erkennung von Bedrohungen in mehreren Bereichen abzubilden.

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vor 5 MonatenNoch nicht geprüft

ALYCON: Analyse der erweiterten Bedrohungslandschaft

Mehrbereichs-Bedrohungserkennung mittels informationstheoretischer Phasenraumanalyse

ALYCON Erweiterte Bedrohungslandschaft

Übersicht

ALYCON-Phasenraumvisualisierung, die die Mehrbereichs-Bedrohungserkennung und Anomalieklassifikation zeigt.

Framework: Trainingsfreie, universelle Anomalieerkennung unter Verwendung von Shannon-Entropie (H), Fisher-Information (F) und Wasserstein-Distanz (W), um Systemzustände in geometrisch distinkte Regionen abzubilden.

Visualisierungskomponenten

Die Karte der Bedrohungslandschaft zeigt:

  • Phasenraumkoordinaten: (H, F, W) Erkennungsachsen
  • Regime-Clustering: Normale vs. anomale Zustände
  • Mehrbereichsanalyse: Fähigkeit zur bereichsübergreifenden Bedrohungserkennung
  • Echtzeiterkennung: Warnungen basierend auf geometrischer Trennung

Kontakt

Michael Castens
Kontakt via GitHub Issues

Haupt-Repository: ALYCON Framework

Lizenz: Alle Rechte vorbehalten. Kontaktieren Sie den Autor für Lizenzanfragen.

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