트위터 AnomalyDetection 도구가 오픈 소스로 간다.

트위터는 의심스러운 활동 추적자 AnomalyDetection을 개발자들에게 개방했습니다.

소셜 미디어 거물은 화요일에 AnomalyDetection이라고 불리는이 도구는 트래픽 스파이크와 서지 및 스팸 봇의 존재를 포함하여 비정상적인 트래픽 이벤트를 탐지하기 위해이 회사의 팀에서 사용되었다고 밝혔다. Big Data의 세계에서 회사 네트워크의 급증은 인터넷 차선 범람으로 서비스 거부 및 웹 사이트 충돌을 유발할뿐만 아니라 스팸 수준이 유지되지 않을 경우 개인 수준의 사용자를 자극 할 수 있습니다. 예를 들어 통제하에있다.

AnomalyDetection은 자동으로 이상을 감지하는 오픈 소스 R 패키지로, 트위터가 트래픽 급증을 스캔하는 데 사용됩니다. 트래픽 급증은 합법적 일 수 있으며 성탄절 이브 나 설날과 같은 사건의 결과 – 뉴스 속보 또는 바이러스 성 이야기 -이 도구는 시스템 메트릭스에서 봇, 스패머 및 문제를 발견 할 수도 있습니다.

“우리는 공개 커뮤니티가 패키지를 진화시키고 우리가 가지고있는대로 배울 수 있기를 원하기 때문에 AnomalyDetection을 공개하고 있습니다.”라고 Twitter는 말합니다.

회사 측에 따르면,이 툴은 최근에 오픈 소스 인 BreakoutDetection으로 만들어진 다른 소프트웨어에 익숙 할 것 같지만, 가장 큰 차이점은 툴이 다른 이벤트에 집중한다는 것입니다. 또 다른 R 패키지 인 BreakoutDetection은 “두 가지 정상 상태와 중간 과도기”에서 활동 이동으로 정의되는 브레이크 아웃에 중점을 둡니다.

이메일로 전송 된 위협은 기업을 무릎을 꿇고 주차 티켓없이 지주에게 곧장 발을 들여 보낼 수 있습니다.

BreakoutDetection 모니터의 두 가지 주요 변경 사항은 평균 이동과 램프 업입니다. 평균 시프트는 시계열에서 갑작스러운 점프를 나타냅니다. 이는 CPU 사용률이 40 %에서 60 %로 점차 증가하는 반면 램프 업 시프트는 일정한 상태에서 다른 상태로 메트릭 값이 점진적으로 증가하는 것을 보여줍니다.

이와 비교해 트위터는 변하는 국가가 아닌 특정 시점의 비정상적인 데이터 포인트로 예외를 정의합니다.

트렌드와 바이러스 미디어의 존재뿐만 아니라 다른 시간대, 계절과 위치에 따라 트래픽이 모니터링되므로 소셜 미디어 네트워크의 변화를 모니터링하는 것이 어려울 수 있습니다. 또한, 이상은 본질적으로 상황에 따라 다르기 때문에 변형을 추적하기 위해 개발 된 기술을 반드시 다른 영역에 효과적으로 적용 할 수있는 것은 아닙니다.

AnomalyDetection 도구는 Github에서 사용할 수 있습니다.

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