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[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] 中国科学技术大学学报
[作者]
王培 翟伟 曹洋
由于生产环境的复杂性和多样性，了解无监督异常检测模型对常见降质的鲁棒性是至关重要的。为了系统地探索这个问题，我们提出一个名为MVTec-C的数据集来评估无监督异常检测模型的鲁棒性。基于这个数据集，我们探索了五种不同范式的方法的鲁棒性，包括基于重建的、基于表征相似度的、基于归一化流的、基于自监督表征学习的和基于知识蒸馏的范式。此外，我们还探讨了两种最佳的方法中不同模块对鲁棒性和准确性的影响，包括Patch Core方法中的多尺度特征、邻域大小、采样比例和Reverse Distillation方法中的多尺度特征、MMF模块与OCE模块、多尺度蒸馏。最后，我们提出了一个特征对齐模块(FAM)，以减少降质带来的特征偏移，并将Patch Core和FAM结合起来，得到一个同时具备高准确率和高鲁棒性的模型。我们希望这项工作能够作为一种鲁棒性评估手段，并在将来为构建鲁棒的异常检测模型提供经验。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭利强
针对网络博客空间中垃圾评论泛滥的问题,给出一种半监督学习式网络垃圾评论检测方案。基于评论内容的统计分析,设计相关度、词组重复率、超链接数目、内容淫秽度、句子长度共5个特征指标,给出网络垃圾评论检测系统的框架,并进行实验验证。实验结果表明,本方法能有效检测出网络博客空间中的垃圾评论,具有较好的应用价值。
[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] 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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
卢施岐 杨宝莹 黄磊
信号异常检测方法具有普遍的研究意义和广泛的实用价值.该文首先研究Laplace周期图的统计性质，再结合用于关联性检验的有力工具互信息的刀切估计(JMI),对两段信号的Laplace周期图对数比进行统计检验，可判断所检测信号是否具有相同的归一化动态特征.作为一种半监督的异常检测方法，可在已知正常信号标签的情况下，以动态特征检测出未知信号是否异常.统计模拟试验和滚动轴承数据的实例分析显示，该文所提的新方法优于Laplace周期图分别与B样条F检验(B-spline F test)、Ljung-Box Q检验(LBQ)、游程检验(run test)相结合的方法，兼顾了稳健性和较低的犯错概率，具备一定的实用性和有效性.
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
张辉 赵静
针对网络上大规模图像集,没有真实标定边界或者获取成本较大,提出了基于朝向对比度的无监督边界检测算法;在朝向对比度的计算上,考虑了多个方向的差异.特别地,该模型尤其适合于检测自然纹理环绕的对象的边界.在Rug标准数据库上的测试结果表明,提出的算法优于当前最好的无监督边界检测算法,验证了该模型的有效性.
关键词：
边界检测 朝向对比度 边缘检测 谱聚类
[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄同城 丁友东
图像文本信息的定位与识别在数字图像信息、视频数据库和Web地址的检索应用中十分重要.但文本信息通常镶印在图像的复杂场景中,其检测相当困难.提出了一种能够自动水平校准检测不同大小、字体、颜色和语种的图像文本信息的鲁棒方法.它首先对待测图像进行小波变换,将高频小波系数的分布状况作为文本区与非文本区的统计特征,然后应用K-均值算法分类出图像中的文本区,再经过投影分析以更精确地定位.最后,生成作为OCR引擎输入值的二值文本图像.所提出的检测方法的性能通过试验得到了验证.
关键词：
离散小波变换 文本检测 非监督分类器
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吕成戍
受推荐系统在电子商务领域重大经济利益的驱动,恶意用户以非法牟利为目的实施托攻击,操纵改变推荐结果,使推荐系统面临严峻的信息安全威胁,如何识别和检测托攻击成为保障推荐系统信息安全的关键。传统支持向量机(SVM)方法同时受到小样本和数据不均衡两个问题的制约。为此,提出一种半监督SVM和非对称集成策略相结合的托攻击检测方法。首先训练初始SVM,然后引入K最近邻法优化分类面附近样本的标记质量,利用标记数据和未标记数据的混合样本集减少对标记数据的需求。最后,设计一种非对称加权集成策略,重点关注攻击样本的分类准确率,降低集成分类器对数据不均衡的敏感性。实验结果表明,本文方法有效地解决了小样本问题和数据不均衡分布问题,获得了较好的检测效果。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈书谦
根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确。在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性。
关键词：
PID控制 迭代算法 参数优化 神经网络
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
吴江 贺超城 马磐昊
【目的】更好地反映MOOC论坛参与者的活跃水平以及论坛主题的质量,以提高学员的论坛参与度,发挥MOOC社会效应。【方法】提出超网络下"迭代超中心度"概念和算法,通过多次迭代,直至收敛,将整个网络的节点考虑在内,以更全面地反映出不同节点的重要性与影响力。【结果】传统网络指标揭示的信息有限,点度小的节点,其重要性与影响力可能大;点度相同的节点,重要性与影响力也会不同。迭代超中心度全面衡量节点的重要性,在MOOC中更能反映出节点推动知识流动的能力。【局限】数据量比较少,只对一门课程进行分析,没有从更多的超网络指
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邓力为 周中伟 李阳 段辉良
P2P流量智能检测是目前网络安全领域的研究热点。针对网络P2P流量检测存在高误警率、低检测率问题,提出一种基于遗传神经网络的P2P流量检测模型,该模型有机地结合遗传算法和神经网络,把遗传算法优化网络初始权重用于P2P流量检测,研究表明:这种检测模型能够提高P2P流量检测的效率,降低误警率。
[期刊] 情报学报
[作者]
丁恒 任卫强 曹高辉
学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 王峰岩 吕伟力
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。
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