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[期刊] 统计与决策
[作者]
单锐 刘琛
在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会因为异常数据导致模型不稳定,为提高神经网络模型对时间序列的预测准确度和模型的稳定性,文章提出了一种基于后验异常检测的门控循环单元(Gated Recurrent Unit GRU)在线学习模型。该模型在网络在线学习前加入基于贝叶斯的后验异常检测算法,从而避免在线网络模型利用异常值迭代。经过30次实验的平均结果显示,加入后验异常检测的GRU网络在线学习模型要优于离线模型。而没有异常检测算法的模型则在异常值出现后会短期失效,虽然在随后正常数据的到来会逐渐修正模型,但最终的准确度反而不如离线模型,因此模型有效地提高了准确性和稳定性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘一民 文俊杰 王岚君
针对传感器网络中由于传感器故障造成的异常点检测问题,该文提出一种基于传感器与其空-时近邻点在测量数据之间的差异,采用似然比检验来判断传感器是否故障的异常点检测方法。在空间维,该方法基于最大后验概率选取待检测传感器当前时刻的空间近邻点;在时间维,该方法选取待检测传感器在之前若干个时刻的测量值作为其时间近邻点。然后根据待检传感器与其空-时近邻点测量数据之间的差异对其异常程度进行量化,并采用似然比检验判断待检测传感器是否故障。结果表明:该方法与已有的异常点检测方法相比,在相同的虚警率下取得了更高的检测率。例如在
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
王建军 刘乐姗 李子坤
针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。
关键词：
入侵检测 卷积神经网络 协议分层
[期刊] 物流技术
[作者]
廖先琴
提出一种基于形态结构特性的物流网络鲁棒性检测模型,对物流网络的运输节点网络建模,根据物流负载程度的不同对节点进行不同的加权,运用边加权描述节点之间的关系,运用加权物理距离描述网络的形态结构化关系,运用整体结构观点分析网络鲁棒性。实验结果表明,采用该模型能更精确地分析出物流网络的鲁棒性。
关键词：
物流网络 形态结构 鲁棒性 变权重
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张鑫 张德贤 徐路路 张苗
[目的]为满足国家对全国储粮数量在线检测的迫切需求,提出了一种基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测方法。[方法]通过在粮仓底部布置若干压力传感器的方法获取粮仓底部所受压强值,并以分次进粮方法,分别记录所受压强值。通过R语言平台构建不同层次的深度神经网络结构并利用对数据集的学习得出检测模型,根据检测精度选择出最佳检测模型结构。通过最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测实验。[结果]试验仓检测平均误差约为1.88%,通州实仓检测平均误差约为0.02%,齐河实仓检测平均误差约为0.08%。[结论]基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型精度高,可用性强,为粮仓储粮数量的检测提供了一种新方法。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾凡 严妍 张家琪
针对基础K-means算法在KDD 99数据集中检测罕见攻击效果差且效率低下等问题,该文通过数据统计的方式对数据集中各维度与每类攻击类型的相关分析发现,罕见攻击极易被大量的常见攻击所淹没,而当常见攻击被移去时,这些威胁性更大的罕见攻击则能够被更好地识别出来。基于此,该文提出一种改进的基于K-means分层迭代的检测算法,通过有针对性的特征选择来降低K-means聚类的数据维度,经过多次属性消减的K-means聚类迭代操作可以更加精准地检测到不同异常类型的攻击。在KDD 99数据集上的实验结果表明:该算法对
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈兴蜀 陈佳昕 赵丹丹 金鑫
为检测虚拟机内部的IO异常行为,及时发现已知和未知的虚拟机逃逸攻击,基于硬件辅助虚拟化技术,该文提出了一种基于虚拟机IO序列的异常检测方法,包括:提出了一种异步采集技术高效采集虚拟机IO序列;建立了虚拟机IO序列与虚拟机内部进程的映射关联关系,以细粒度描述虚拟机自身IO行为;提出了一种基于双层Hash表的虚拟机IO短序列生成算法,并采用Markov链模型检测异常虚拟机IO序列.在KVM(KernelGbased virtual machine)虚拟化环境下设计并实现原型系统VMDec(virtual ma
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 李航
针对现有恶意节点检测方法对无线Mesh网络恶意节点检测效率低的问题,该文提出一种基于移动Ad-hoc网络更优方案(better approach to mobile Ad-hoc networking,BATMAN)路由协议的恶意节点检测模型(malicious node detection model based on BATMAN,MNDMB)。在无线Mesh网络中使用BATMAN路由协议,在网络节点上安装源节点消息解析模块,根据解析模块生成的参数和相应阈值的比较判断出可疑节点,通过一致性投票机制计算
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
徐慧 郭青青 秦正斌
随着软件定义网络（SDN）技术的不断发展，SDN面临着日益增多的网络安全威胁。因此，及时检测SDN面临的各种网络攻击，对于解决SDN的安全问题显得至关重要。针对这一问题，尝试建立SDN的入侵检测模型，对SDN的入侵数据流量进行甄别。首先在改进海鸥优化算法寻优能力的基础上，设计基于改进海鸥优化算法的特征选择方法对数据集进行降维，进而设计基于改进海鸥优化算法的SVM参数优化方法对SVM模型进行优化，最终利用提出的这两种方法构建SDN入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上的特征选择实验准确率为0.945，在UCI数据集上的参数优化实验准确率在0.820以上，在In SDN数据集上SDN入侵检测准确率为0.954。由实验验证结果可知，提出的SDN入侵检测模型可有效地检测出SDN网络的入侵流量，为SDN网络提供了更好的安全保障。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈闻鹤 程龙生 常志朋 文卜玉 陈宗祥
针对风电机组运行监测数据的不平衡性与时序性，提出一种新的风机叶片结冰故障诊断与状态评估方法。首先，利用自适应过采样方法均衡风机结冰样本数据集的不平衡性；然后，改进堆叠双向长短时记忆网络和门控循环单元检测风机叶片结冰故障，利用焦点损失函数作为损失函数侧重于难分类样本优化模型，并结合改进非洲秃鹫优化算法优化超参数，从而提升检测准确性；最后测度结冰样本与非结冰样本的动态马氏距离，并转换为结冰指数评估叶片结冰状态。真实风场数据验证表明：提出的风机结冰故障检测与状态评估方法，在结冰检测方面，其F1分数、精确率和召回率分别达到0.967 8、0.960 7和0.975 1，优于其他基线模型和优化算法，有效的减少了错报率和误报率。同时，在定量化评估风机叶片不同阶段的结冰状态方面具有优势，可以为风电设备视情维修提供支持。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
平国楼 曾婷玉 叶晓俊
针对计算机网络流量异常检测中缺乏标注信息的挑战,该文提出一种基于评分迭代的无监督异常检测方法。设计了基于自编码器的异常评分迭代过程来学习通用异常特征,获取其初始异常评分。设计了基于深度序数回归模型的异常评分迭代过程来学习判别异常特征,进一步提高异常评分准确性。另外,还通过深度模型、多视图特征、集成学习提高检测准确率。在多个数据集上的实验表明,在无标注信息的情况下,该方法的性能相比对照方法具有明显优势,可以有效地用于现实网络流量异常检测。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
付俊松 刘云
随着对无线传感器网络的广泛研究与应用,用户对传感器节点的安全性要求日益提高。由于传统基于密码学的信息安全技术并不能够完美地解决传感器节点面临的复杂安全威胁,信誉系统已经被引入到无线传感器网络中,对节点安全情况进行周期性评估,并分配相应的信誉值。由于信誉系统很难分辨一些节点的某些行为是否处于正常区间如监测数据是否准确,进而导致某些传感器节点能够躲避信誉系统的监测,对用户决策产生不良影响。本文提出了一种结合信誉系统和噪声点检测技术的无线传感器网络节点安全模型。一方面,网络中的信誉系统模块为噪声点检测模块提供数
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘蓬勃 彭海德 赵剑 贾博文 范科峰
随着智能网联汽车技术的发展，其信息安全问题也日益凸显，面向智能网联汽车CAN网络入侵检测的需求，针对周期性攻击，提出了一种基于ID熵的检测模型，判断CAN网络通信的异常状态并对攻击ID进行定位；针对非周期性攻击，提出了一种基于支持向量机-数据关联性的入侵检测方案，并设计了车载CAN网络入侵检测装置。实验结果表明，对周期性攻击如重放攻击、DoS攻击和丢弃攻击的检测准确率为100%，对非周期性攻击如篡改攻击的检测准确率为97.14%。该装置可有效地检测CAN网络入侵行为，为智能网联环境下的整车信息安全提供有力保障。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚
文章借鉴Charles(2005)提出的GARCH模型异常值检测法，提出一种GARCH模型AO型与IO型异常值稳健检测法，模拟不同污染率、不同样本量下的GARCH序列。实证检验结果显示，稳健检测法对异常值检测的正确率显著高于传统检测法。
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