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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。

Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。

工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。

异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。

Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。

AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。

智能家居视频异常检测基准

smarthome-video-anomaly-benchmark

SharpAI/DeepCamera

本基准测试套件专用于评估视觉语言模型（VLM）在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集，覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解，是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。

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