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被动式远程网络地址翻译器识别系统 被引量：1
1
作者 焦程波 郑辉 黄宇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期899-904,共6页
源自不同终端的数据报中隐含了发送源彼此各异的特征,设计实现了基于数据报外部特征的被动式远程网络地址翻译器识别系统(NDS)。该系统以IP数据报和TCP分组头部信息为研究对象,通过综合检测IP生存时间(TTL)初始值、IP标示(IPid)和TCP时... 源自不同终端的数据报中隐含了发送源彼此各异的特征,设计实现了基于数据报外部特征的被动式远程网络地址翻译器识别系统(NDS)。该系统以IP数据报和TCP分组头部信息为研究对象,通过综合检测IP生存时间(TTL)初始值、IP标示(IPid)和TCP时间戳等3种参数的时间序列异常,完成对网络地址翻译器快速、准确的识别。真实环境下的测试结果表明,NDS能有效地检测NAT设备,拥有较高的NAT识别准确率,具有良好的使用价值。 展开更多
关键词 时间序列异常 IP标示 网络地址翻译器 网络地址翻译器识别系统 TCP时间戳 IP存活时间
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基于深度学习的时间序列数据异常检测方法 被引量：36
2
作者 胡姣姣 王晓峰 +2 位作者 张萌 张德鹏 胡绍林 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-8,共8页
针对类间分布不平衡的时间序列数据的异常检测问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的检测方法.首先采用抽样法对不平衡时间序列数据进行预处理;其次,将处理后的时间序列数据转换为尺度一致、时长一致的片段;最后将数据送入具有4层隐藏... 针对类间分布不平衡的时间序列数据的异常检测问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的检测方法.首先采用抽样法对不平衡时间序列数据进行预处理;其次,将处理后的时间序列数据转换为尺度一致、时长一致的片段;最后将数据送入具有4层隐藏层结构的卷积神经网络模型中进行异常检测.实验结果表明,所提方法弥补了现存的检测技术由于忽略数据分布的偏斜性而造成的少数类检测精度低的缺点,并通过与现有的时间序列分类方法的比较,验证了所提方法的高效性. 展开更多
关键词 时间序列异常检测 不平衡数据学习 深度学习 卷积神经网络
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基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法 被引量：9
3
作者 陈磊 秦凯 郝矿荣 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期35-40,共6页
针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自... 针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自编码器集成框架).将训练阶段拆分为预训练和预检测两个阶段,在预训练阶段训练多个隐层维度不同的LSTM-AE,通过预检测阶段的表现挑选基检测器,并计算其各自权重;在异常检测阶段,通过对每个基检测器产生的重建误差进行加权集成获得新的重建误差矩阵,进行异常识别.通过在两类数据集上的实验结果表明:所提方法使得检测目标正常序列与异常序列重建误差分化程度加大,提高了异常检测精度. 展开更多
关键词 时间序列异常检测 长短期记忆 自动编码器 集成框架 重建误差
原文传递
基于谱残差方法的工业互联网时间序列异常检测
4
作者 焦子南 陈年 +1 位作者 金涛 王建民 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2672-2680,共9页
谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实... 谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实验证明,所提出的改进可以提高异常检测的准确率,去除环境因素造成的季节性影响,且检测异常用时优于已有算法。另外,所提算法可以根据实际需要,自适应调节异常判定阈值。为了适应工业系统常出现的多变量时间序列数据,在谱残差算法的基础上结合用于处理多变量数据的独立成分分析算法,使算法适用于多变量时间序列。实验表明,谱残差算法与独立成分分析结合的算法能够应用于工业系统的异常自动检测,并且可以保证算法所需的准确性和实时性。 展开更多
关键词 时间序列异常检测 谱残差算法 无监督算法 独立成分分析
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基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法
5
作者 胡智超 余翔湛 +2 位作者 刘立坤 张宇 于海宁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1-11,共11页
时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果... 时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果的有效性、合理性、稳定性等不足的问题,本文提出了一种新的基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法AdcGAN。首先,通过处理历史数据,提取用于生成时序数据的条件上下文;然后,采用条件生成对抗网络的设计策略,使用条件上下文,构建上下文生成对抗网络,实现对任意时刻数据的条件分布预测,同时AdcGAN采用Dropout近似模型不确定性,使用概率分布代替点估计作为预测结果;接着,从观测的差异(用期望偏差表示)和模型的不确定性(用预测方差表示)两个方面来衡量异常;最后,提出基于数据统计信息的异常阈值自动设置方法,减少手动调节的参数量。实验结果表明,与同类基准算法进行对比,在NAB数据集中的47个真实时序数据上,本文提出的AdcGAN可以有效地检测出时序数据中的异常,在大多数评价指标上都优于其他基准方法,并且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 时间序列异常检测 生成对抗网络 模型不确定性 生成模型 深度学习
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基于马尔可夫动态编码的谷歌图书语料库质量方法
6
作者 宋玉玲 《计算机科学与应用》 2023年第4期745-753,共9页
语料库是自然语言处理任务的关键,谷歌图书语料库是迄今为止最大的历时语料库,被广泛应用于从时间、空间维度上评估学科、语言甚至是文化等领域在社会发展中的现象和规律,但因其构建过程中的识别问题、元数据问题等原因被很多学者质疑... 语料库是自然语言处理任务的关键,谷歌图书语料库是迄今为止最大的历时语料库,被广泛应用于从时间、空间维度上评估学科、语言甚至是文化等领域在社会发展中的现象和规律,但因其构建过程中的识别问题、元数据问题等原因被很多学者质疑。目前常见的处理方法主要是从语料库中提取所有可能的数据和从原数据进行预处理,这些方法耗时且费力。本文提出将语料库噪声问题转化为时间序列异常检测问题,使用传统的时间序列模型和马尔可夫动态编码去实现时间序列异常检测。实验结果表明,马尔可夫不仅可以保存时间相关性和频率结构,而且提供了一种自然的反向操作——将图形映射回时间序列,克服了传统时间序列模型的缺点,最终有效地解决了语料库的局部质量对齐问题。 展开更多
关键词 谷歌图书语料库 马尔可夫模型 时间序列异常检测
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海洋信息管理系统的设计与实现 被引量：3
7
作者 黄冬梅 田瑜基 王建 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第10期71-73,共3页
为了解决海洋数据的多源异构问题,使用户对大量复杂的海洋数据进行有效管理,设计并实现一套海洋信息管理系统。首先介绍系统的体系结构,然后对各模块进行详细的阐述,并对海洋数据进行了详细的分析。针对海洋数据存在数据不一致、数据空... 为了解决海洋数据的多源异构问题,使用户对大量复杂的海洋数据进行有效管理,设计并实现一套海洋信息管理系统。首先介绍系统的体系结构,然后对各模块进行详细的阐述,并对海洋数据进行了详细的分析。针对海洋数据存在数据不一致、数据空缺和数据冗余等问题,使用基于累积变化量的时间序列异常检测方法,有效检测出海洋数据中的异常点,再对异常点进行修正,保证了海洋数据的质量,从而建立一套完善的海洋信息管理系统,使得海洋相关部门的业务流程更加科学化和规范化。 展开更多
关键词 海洋信息管理系统 海洋数据 数据预处理 数据管理 时间序列异常检测
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基于移相加权球面单簇聚类的周期时间序列异常检测 被引量：2
8
作者 王骏 钟富礼 +1 位作者 王士同 邓赵红 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期984-992,共9页
针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分... 针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分布,提出了新的阈值自适应确定方法,从而使单分类器对训练集包含的异常数据和参数设置不敏感.实验表明,本文提出的单分类器可以用于周期时间序列的异常检测;与传统的单分类器相比,可以成功地从包含异常数据的训练集中进行无监督学习,对训练集包含的异常数据鲁棒,并且对参数不敏感. 展开更多
关键词 移相加权球面单簇聚类 时间序列异常检测 单分类器 从包含噪声的数据中学习
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基于卫星图像时间序列连续异常检测方法优缺点
9
作者 刘思含 《电子技术与软件工程》 2019年第18期184-185,共2页
本文作者依据多年工作经验,对卫星图像时间序列连续异常检测方法优缺点进行了研究分析,以便和同行切磋与交流。
关键词 卫星图像时间序列异常 检测方法
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