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本发明涉及一种面向连续时空加油数据的异常检测方法，该方法涉及面向多个加油站的实时采集数据，基于统计与机器学习相结合，通过预置的基于无监督的时序数据异常检测模块、基于半监督的时序数据异常检测模块和基于多视图的时空深度异常检测模块三个异常检测模块，对潜在的异常对象进行挖掘与检测，并最终通过加权方式对异常对象进行判别。解决真实应用场景下异常难定义、难标注、以及现有方法难以将时空数据通过同一框架处理的问题...
基于阴性选择算法的异常检测系统黑洞覆盖优化
人工免疫系统 阴性选择算法 黑洞 r连续位
2011/12/12
针对阴性选择算法存在大量无法检测的黑洞，提出了一种基于黑洞集合和自我集合定向生成匹配阈值可变的r块黑洞检测器的算法。对阴性选择算法进行改进，提出了采用双重检测器的阴性选择算法DLD-NSA，该算法在保证较快的检测速度的前提下，通过提高黑洞元素检测率，实现更大范围的非我空间覆盖。仿真结果表明，该算法与变长r连续位阴性选择算法相比，具有更高的非我空间覆盖率，尤其是在黑洞覆盖方面效果更好。
特异性因子是数据的重要特征之一,常通过累计数据之间的差异得到,是面向特异性挖掘的核心概念,然而遇到了计算时间复杂度过高的问题。本文在分析已有特异性因子定义特点及其计算算法时间复杂度的基础上,指出应该基于采样的方法定义特异性因子。给出了一种基于采样的特异性因子定义,即采样特异性因子(sampled peculiarity factor,SPF),并提出了一种基于SPF的异常检测算法。在真实数据集上进...
基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法
CURE聚类算法 网络数据 建模算法
2010/4/15
提出了一种基于改进的CURE聚类算法的无监督异常检测方法。在保证原有CURE聚类算法性能不变的条件下，通过对其进行合理的改进获得更加理想的簇，也为建立正常行为模型提供了更加纯净的正常行为数据。在建模过程中，提出了一种新的基于超矩形的正常行为建模算法，该算法有助于迅速、准确地检测出入侵行为。实验采用KDDcup99数据，实验结果表明该方法能够有效地检测网络数据中的已知和未知入侵行为。
一种基于有监督局部决策分层支持向量机的异常检测方法
异常入侵检测 分层支持向量机 特征信用度 有监督局部决策
2010/3/29
该文针对包含多种攻击模式的高维特征空间中的异常检测问题，提出了一种基于有监督局部决策的分层支持向量机(HSVM)异常检测方法。通过HSVM的二叉树结构实现复杂异常检测问题的分而治之，即在每个中间节点上，通过信息增益准则构建有监督学习所需的训练信号，监督局部决策；在每个嵌入中间节点的二分类支持向量机(SVM)的训练过程中，以局部决策边界对特征的敏感度为依据，选择入侵检测的局部最优特征子集。实验结果表...
基于支持向量描述的自适应高光谱异常检测算法
高光谱 异常检测 自适应
2009/11/30
提出了一种应用于高光谱异常检测的自适应支持向量数据描述方法.根据高光谱数据和局部异常检测模型的特点,通过局部背景分波段二阶分布统计,分析了核参量与局部背景总体标准差的变化关系,构造了随检测背景变化的局部检测核参量,使得检测算法针对不同背景分布自适应地调整检测核参量.克服了传统支持向量描述算法由于采用固定核参量带来的复杂背景下检测性能下降的问题.通过模拟数据和真实高光谱数据的测试检验,接收机特性曲线...
网络异常检测对于保证网络稳定高效运行极为重要。基于主成分分析的全网络异常检测算法虽然具有很好的检测性能，但无法满足在线检测的要求。为了解决此问题，该文引入流量矩阵模型，提出了一种基于奇异值分解更新的多元在线异常检测算法MOADA-SVDU，该算法以增量的方式构建正常子空间和异常子空间，并实现网络流量异常的在线检测。理论分析表明与主成分分析算法相比，该算法具有更低的存储和计算开销。因特网实测的流量矩...