試したのですが、思うような結果が得られませんでした。メモリ負荷が大きく手軽に実験したい場合には向いていない印象でした。z_decoded])モデルをコンパイルします。loss=None)vae.summary()モデルのネットワークを確認します。0__________________________________________________________________________________________________モデルを訓練します。訓練で使うのは、なりすましを含まない前半5,000コマンドです。None))エポックごとの訓練損失と検証損失は以下のようになりました。テストデータ中の11,001コマンドから11,300コマンドまでの3セッションでなりすましが発生しています。gccテストデータに含まれる未知語は前半5,000コマンド中で出現頻度が低いコマンドのベクトルを平均化しています。増えることが考えられます。下降する懸念があるため、この方法は避けました。損失の推移は以下となりました。背景が薄い赤色のエリアがなりすましが発生している部分です。なりすまし部分で損失が大きくなっていることが確認できます。続いて、VAEがUNIXコマンド列を上手く復元できているか確認します。使い最も類似しているコマンドを取り出します。テストデータの最初の20コマンドを確認してみます。cpp最初の20コマンドでは、なりすましが発生していないため上手く復元できていることが確認できます。比較的大きい部分を見てみます。使われているため、損失が大きくなっていることが窺えます。いう比較的似ているコマンドが生成されています。選ばれたということで興味深い点です。おわりにこの記事では、VAEを用いたUNIXセッションのなりすまし検出についてご紹介しました。コマンドのオプションをどう扱うかなど工夫の余地は多そうなので、機会がありましたら記事にしたいと思います。クロスバイク、映画鑑賞、猫が好き。