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基于单类支持向量机OCSVM的流量异常检测技术研究与应用

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自动化博览 2024年第4期41卷 50-53页

作者：张坤三傅杰倪文书黄泰宁国网福建省电力有限公司漳州供电公司国网福建省电力有限公司信息通信分公司国网信通亿力科技有限责任公司

目前,网络攻击已成为新型武器,敌对势力利用网络攻击成功破坏电力等国家关键基础设施已成为现实。电网智能终端攻击一般针对电力特有的协议和特定的业务逻辑,具有攻击目标明确、操作隐蔽、潜伏时间长等特点,且一般通过集团式甚至是国家... 详细信息

目前,网络攻击已成为新型武器,敌对势力利用网络攻击成功破坏电力等国家关键基础设施已成为现实。电网智能终端攻击一般针对电力特有的协议和特定的业务逻辑,具有攻击目标明确、操作隐蔽、潜伏时间长等特点,且一般通过集团式甚至是国家级实施攻击。目前电网智能终端系统在攻击检测方面主要是借鉴传统IT系统已较成熟技术,检测网络侧的安全事件,但无法检测到如伪造控制指令等针对系统业务指令级的异常安全事件。针对电网网络侧流量检测,本研究提出了基于单类支持向量机OCSVM的流量异常检测技术,其基本思想就是通过机器学习的方法对数据进行二分类,并且只需要一类样本就可以训练检测模型,对噪声样本数据具有鲁棒性,很好地满足了工控系统的数据不平衡特点。

关键词：单类支持向量机 OCSVM 流量异常检测

单类支持向量机融合深度自编码器的异常检测模型

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计算机科学 2022年第3期49卷 144-151页

作者：武玉坤李伟倪敏雅许志骋浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

大规模高维不平衡数据是异常检测中的重大挑战。单类支持向量机在处理不平衡数据方面非常有效,但不适合大规模高维数据,同时单类支持向量机的核函数对检测性能也具有重要的影响。文中提出了一个深度自编码器与单类支持向量机相结合的异... 详细信息

大规模高维不平衡数据是异常检测中的重大挑战。单类支持向量机在处理不平衡数据方面非常有效,但不适合大规模高维数据,同时单类支持向量机的核函数对检测性能也具有重要的影响。文中提出了一个深度自编码器与单类支持向量机相结合的异常检测模型,深度自编码器不仅负责提取特征和降维,同时拟合出了一个自适应核函数。深度自编码器与单类支持向量机共享损失函数,实现了端到端的训练。作为一个整体,模型采用梯度下降法进行联合训练。在4个公开数据集上与其他异常检测方法进行了对比实验。实验结果表明,在AUC以及召回率(RECALL)方面,所提模型的性能优于单核和多核单类支持向量机以及其他模型,并且所提模型在不同异常率时是鲁棒的,在时间复杂度方面也具有非常大的优势。

关键词：深度自编码器单类支持向量机异常检测混合模型

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基于单类支持向量机的工业控制系统入侵检测

哈尔滨工程大学学报 2022年第7期43卷 1043-1050页

作者：张子迎潘思辰王宇华嘉应学院计算机学院广东梅州514015 哈尔滨工程大学计算机与科学技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对工业控制系统数据非线性、高纬度和不平衡等难题,本文从提高工业控制系统入侵检测的准确性入手,结合单类支持向量机算法,提出一种单类支持向量机异常检测方法。该方法在核主成分分析过程中加入Fisher-Score算法,实现了对数据集的特... 详细信息

针对工业控制系统数据非线性、高纬度和不平衡等难题,本文从提高工业控制系统入侵检测的准确性入手,结合单类支持向量机算法,提出一种单类支持向量机异常检测方法。该方法在核主成分分析过程中加入Fisher-Score算法,实现了对数据集的特征提取,降低了后续单类支持向量机入侵检测模型训练和识别的复杂度;同时加入免疫克隆选择和协同进化等策略,采用分层协同免疫粒子群参数优化算法对单类支持向量机参数进行寻优,增强算法的综合性能,解决了基本粒子群算法在单类支持向量机参数寻优过程中存在的易陷入早熟收敛和局部最小值等问题;最后构建了基于优化后的单类支持向量机算法的入侵检测模型,并进行对比实验验证。实验结果表明:优化后的检测模型在训练时间、学习泛化能力和检测性能上都有明显提升。

关键词：工业控制系统入侵检测单类支持向量机特征提取 Fisher-Score 核主成分分析局部最小值分层协同免疫粒子群算法

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基于中心核对齐的多核单类支持向量机

计算机应用 2022年第2期42卷 349-356页

作者：祁祥洲邢红杰河北省机器学习与计算智能重点实验室(河北大学数学与信息科学学院) 河北保定071002

多核学习(MKL)方法在分类及回归任务中均取得了优于单核学习方法的性能,但传统的MKL方法均用于处理两类或多类分类问题。为了使MKL方法适用于处理单类分类(OCC)问题,提出了基于中心核对齐(CKA)的单类支持向量机(OCSVM)。首先利用CKA计... 详细信息

多核学习(MKL)方法在分类及回归任务中均取得了优于单核学习方法的性能,但传统的MKL方法均用于处理两类或多类分类问题。为了使MKL方法适用于处理单类分类(OCC)问题,提出了基于中心核对齐(CKA)的单类支持向量机(OCSVM)。首先利用CKA计算每个核矩阵的权重,然后将所得权重用作线性组合系数,进而将不同类型的核函数加以线性组合以构造组合核函数,最后将组合核函数引入到传统OCSVM中代替单个核函数。该方法既能避免核函数的选取问题,又能提高泛化性能和抗噪声能力。在20个UCI基准数据集上与其他五种相关方法进行了实验比较,结果表明该方法在13个数据集上的几何均值(g-mean)均高于其他对比方法,而传统的单核OCSVM仅在2个数据集上的效果较好,局部多核单类支持向量机(LMKOCSVM)和基于核目标对齐的多核单类支持向量机(KTAMKOCSVM)在5个数据集上的分类效果较好。因此,通过实验比较充分验证了所提方法的有效性。

关键词：多核学习中心核对齐单类支持向量机单类分类核函数

单类支持向量机在涡轮泵试车数据分析中的应用

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振动．测试与诊断 2007年第2期27卷 95-97页

作者：胡雷胡茑庆秦国军邱忠国防科学技术大学机电工程学院长沙410073

针对在火箭发动机涡轮泵的故障检测过程中缺乏故障样本的问题,应用单类支持向量机,为高速涡轮泵试车数据分析建立了一种新异类检测超球模型。该模型在仅对正常数据进行训练的基础上便可以进行分类工作,且为了提高训练效率,提出了一种分... 详细信息

针对在火箭发动机涡轮泵的故障检测过程中缺乏故障样本的问题,应用单类支持向量机,为高速涡轮泵试车数据分析建立了一种新异类检测超球模型。该模型在仅对正常数据进行训练的基础上便可以进行分类工作,且为了提高训练效率,提出了一种分层式的快速训练方法。对火箭发动机涡轮泵试车数据分析的应用结果表明,该算法具有很高的训练效率,检测结果良好。

关键词：火箭发动机涡轮泵单类支持向量机故障检测新异类检测

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基于单类支持向量机的拷贝数变异检测方法

基于单类支持向量机的拷贝数变异检测方法

作者：边策西安电子科技大学

学位级别：硕士

基因组变异与人类复杂疾病/性状具有密切联系,对其进行合理的分析对于疾病致病机理的研究具有重要意义。拷贝数变异(Copy number variation,CNV)是基因组变异的一种重要形式,在癌症基因组变异中占相当大的比重,其长度往往在几千碱基(KB... 详细信息

基因组变异与人类复杂疾病/性状具有密切联系,对其进行合理的分析对于疾病致病机理的研究具有重要意义。拷贝数变异(Copy number variation,CNV)是基因组变异的一种重要形式,在癌症基因组变异中占相当大的比重,其长度往往在几千碱基(KB)至几百万碱基(MB)之间甚至更长。众多研究表明,基因组CNV往往隐含了癌症驱动基因或抑制基因。在肿瘤样本中对CNV进行准确的检测,能够对癌症疾病的分析与诊疗提供关键信息。当前,基于基因变异分析的癌症精准治疗已成为常规手段。针对某个癌症患者样本,医生往往会提取癌细胞组织,通过测序技术获取相应的DNA序列信息,进而为CNV的分析与检测提供数据基础。然而,考虑到测序成本,癌旁组织(即该患者的正常细胞)未必总是会被提取,因此,研究面向单个肿瘤测序样本的CNV检测方法具有重要意义。新一代测序技术(Next-generation sequencing,NGS)能够以极高分辨率进行基因组测序,对于CNV检测具有天然的数据优势。然而,NGS数据的大体量及复杂性,以及CNV结构本身的复杂性,给CNV的准确检测带来巨大的挑战。对于NGS数据,基于读段深度(Read Depth,RD)信息的CNV检测方法是目前最常见的方法,该类方法利用NGS数据与标准序列比对后得到的Read Count信息(表示每个位点成功比对的次数)的异常来区分CNV。本文以NGS数据为背景,研究基于RD信息并面向单个肿瘤测序样本的CNV检测方法,主要工作包括以下两个方面:(1)设计基于单类支持向量机(One-Class SVM)的CNV检测方法CNV＿OCSVM,该方法将CNV检测问题抽象为单分类问题,其主要流程如下:首先将NGS数据与参考序列比对后提取出RD信息作为样本集,从样本集中随机取得一定长度的RD值,并与位置信息组成二维数据集训练单类SVM决策模型;使用决策模型预测全体样本点得到异常点,将每次检测得到的异常点在下次取样时剔除;通过多次迭代上述过程实现对样本集中异常点的“层层剥离”,最后将相邻异常点合并得到最终CNV区域。由于发生CNV的样本点数量远少于正常样本点,对全体样本进行随机取样通常能够反映样本集中全部正常样本点的空间特征,同时解决了原始样本集过大导致难以有效地训练单类SVM模型的问题。在训练模型时使用无松弛变量的“硬间隔”SVDD模型,保证了算法多次迭代的效率,也避免了原始SVDD模型中惩罚参数的选择;(2)通过仿真数据实验和真实数据实验对CNV＿OCSVM方法的CNV检测性能进行验证。仿真数据实验结果显示,本方法相比同类方法在大多数仿真数据集上都有最高的召回率,并且能保证较高的准确度,验证了本方法能够检测出更多RD值差异不明显的变异区域,并且对测序数据中出现的随机扰动的边界位置有更好的包容性,能够有效地降低对扰动区域中正常样本点的误判。在真实数据实验中本方法的检测出的CNV记录数较少但与比对方法的检测结果的重合度较高,说明本方法相比同类方法在准确度上具有一定的优势,检测出的CNV区域具有较高的质量和可靠性。

关键词：新一代测序技术拷贝数变异单类支持向量机支持向量数据描述

单类支持向量机在工业控制系统入侵检测中的应用研究综述

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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计算机应用研究 2016年第1期33卷 7-11页

作者：李琳尚文利姚俊赵剑明曾鹏沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院网络化控制系统重点实验室沈阳110016

通信行为的异常检测是工业控制系统入侵检测的难点问题。在现有研究工作基础上,阐述了工业控制系统入侵检测技术的国内外研究现状,归纳和总结了现存的问题,指出单类支持向量机(OCSVM)算法在工业控制系统入侵检测中的优越性。结合工业控... 详细信息

通信行为的异常检测是工业控制系统入侵检测的难点问题。在现有研究工作基础上,阐述了工业控制系统入侵检测技术的国内外研究现状,归纳和总结了现存的问题,指出单类支持向量机(OCSVM)算法在工业控制系统入侵检测中的优越性。结合工业控制系统的专有协议特点,介绍了单类支持向量机在工业控制系统入侵检测中的应用原理及其现有工作;最后指出了单类支持向量机在工业控制系统入侵检测中存在的问题及发展方向。

关键词：工业控制系统入侵检测单类支持向量机通信协议

基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用

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中国石油大学学报（自然科学版） 2012年第3期36卷 187-191,196页

作者：邓晓刚田学民中国石油大学信息与控制工程学院山东青岛266580

针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基... 详细信息

针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基于特征信息建立OCSVM模型并构造非线性监控统计量。检测到故障后,计算故障数据与故障模式数据决策超平面的相似度,通过相似度分析识别故障模式。在Tennessee Eastman基准过程上的仿真结果表明,提出的方法能够比单类支持向量机更有效地检测过程故障,并且能够正确识别故障模式。

关键词：单类支持向量机动态独立成分分析故障检测故障识别

基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录检测

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兵工学报 2020年第2期41卷 324-331页

作者：吕国俊曹建军郑奇斌常宸翁年凤彭琮陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210007 国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007

为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记... 详细信息

为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记录样本对进行训练;选择合适的属性相似度函数计算记录对之间的相似特征向量,将其作为单类支持向量机分类器的输入进行二分类检测;建立以查准率、查全率、特征数量综合最优为目标的多目标特征选择模型,结合训练样本为单类样本的特点,将启发式因子定义为类内散度最小化约束,设计了求解模型的多目标蚁群算法。通过将单类支持向量机算法和支持向量域描述算法、传统二分类支持向量机算法进行对比,结果验证了单类支持向量机算法的有效性和优越性。

关键词：数据清洗相似重复记录检测多目标蚁群算法特征选择单类支持向量机支持向量域描述