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基于AIS数据的船舶异常行为检测方法

人工智能与机器人研究 2015年第4期4卷 23-31页

作者：张树波唐强荣广州航海学院计算机系广东广州广州航海学院海运系广东广州

船舶行为检测是海事监控和管理的重要内容,它对于船舶安全航行、港口正常作业生产、海洋环境保护和防止各种水上非法活动具有重要意义。随着越来越多的船舶安装了AIS系统,大量AIS数据的积累为研究船舶运动规律和进行船舶异常行为检测提... 详细信息

船舶行为检测是海事监控和管理的重要内容,它对于船舶安全航行、港口正常作业生产、海洋环境保护和防止各种水上非法活动具有重要意义。随着越来越多的船舶安装了AIS系统,大量AIS数据的积累为研究船舶运动规律和进行船舶异常行为检测提供了新的途径。本文对近年来AIS数据在船舶异常行为检测方面的研究进展和所取得的成果进行总结和评述,分析了现有方法存在的问题和面临的挑战,指出了AIS数据在船舶异常行为检测方面的主要研究方向。

关键词： AIS数据异常行为船舶航迹行为建模异常检测

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基于Lambda架构的异常用电实时检测

信息技术 2020年第3期44卷 114-120页

作者：张岚王献军丁博王坤张哲国网河南省电力公司电力科学研究院客户服务中心

随着智能电表的广泛应用,异常检测已成为研究客户异常消耗行为并及时发现意外用电事件的重要手段。从本质上讲,异常用电检测是一个实时大数据分析问题,是对来自智能电表的大量并行数据流进行数据挖掘。文中提出了一种基于监督学习和基... 详细信息

随着智能电表的广泛应用,异常检测已成为研究客户异常消耗行为并及时发现意外用电事件的重要手段。从本质上讲,异常用电检测是一个实时大数据分析问题,是对来自智能电表的大量并行数据流进行数据挖掘。文中提出了一种基于监督学习和基于统计的异常用电检测方法,并使用内存中分布式计算框架Spark和其扩展Spark Streaming实现了Lambda系统。该系统不仅支持迭代刷新可扩展数据集中的检测模型,而且还支持可扩展实时数据流上的实时异常检测。文中对检测算法和系统进行了实证评估,结果证明了其有效性和可扩展性。

关键词：异常检测实时处理 Lambda架构数据挖掘

基于语义标签的协同信息系统内部隐私威胁检测模型

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数据与计算发展前沿 2015年第3期 3-13页

作者：闫超南凯中国科学院计算机网络信息中心中国科学院大学

协同信息系统为知识共享和再创造需求提供了核心工作环境,但是因为涉及隐私、安全等重要领域,其安全运行成为关系到国家安全和伦理道德的重要研究议题。与来自外部的隐私窃取行为相比,源于内部的威胁行为避开了现有的身份验证机制和访... 详细信息

协同信息系统为知识共享和再创造需求提供了核心工作环境,但是因为涉及隐私、安全等重要领域,其安全运行成为关系到国家安全和伦理道德的重要研究议题。与来自外部的隐私窃取行为相比,源于内部的威胁行为避开了现有的身份验证机制和访问控制策略,可利用账户权限盗取敏感数据。本文提出一种内部隐私威胁检测模型,该模型在宏观层面利用用户的访问行为以及共享数据的语义标签来抓取用户的访问行为模式;在微观层面提出一种局部访问网络的离散程度值及其差异,用以评估数据集中特定访问行为的异常程度。通过访问行为的随机模拟分析,本文验证了新模型具有较好的预警性能以及非常显著的预测稳定性。

关键词：协同信息系统内部隐私威胁语义标签异常检测离散程度差异

基于物联网技术的多元素火灾分级速报系统设计

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防灾科技学院学报 2021年第3期23卷 56-62页

作者：邢丽莉刘颖鹿玉红张兵防灾科技学院河北三河065201 南京大学江苏南京210023 中国地震局地震预测研究所北京100036

火灾是严重威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。为了能够更快更准确地识别出火灾,尽可能地减少火灾对人类造成的危害,需要研究一种比传统的单一烟雾检测方法更加有效的方法。基于无线传感器、Zigbee、WiFi、移动通信等物联网技术,... 详细信息

火灾是严重威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。为了能够更快更准确地识别出火灾,尽可能地减少火灾对人类造成的危害,需要研究一种比传统的单一烟雾检测方法更加有效的方法。基于无线传感器、Zigbee、WiFi、移动通信等物联网技术,精确检测火灾的发光、发热、产生烟雾等燃烧状态,采用数据融合技术,综合分析光照度、温度、烟雾浓度和气体组分等元素的变化情况,设计了多元素火灾检测算法,构建了火灾分级速报系统。经过实验测试表明,该系统在完整的物联网体系架构下能够在1s内快速地检测火灾,并进行精确地灾情分级预判及报警。

关键词：物联网火灾异常检测灾情分级火警速报

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基于上下文和稀疏表示的异常行为识别

湖南文理学院学报（自然科学版） 2017年第2期29卷 47-53页

作者：胡瑗王阳中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410000

提出了一种基于上下文和稀疏编码框架的无监督异常行为识别方法。首先对图像进行稠密采样,获得稠密轨迹,并提取轨迹中心周围图像块的形状特征、R–HOG、HOF特征作为特征描述符,加强了对运动信息的描述。其次,将人体行为区域和上下文区... 详细信息

提出了一种基于上下文和稀疏编码框架的无监督异常行为识别方法。首先对图像进行稠密采样,获得稠密轨迹,并提取轨迹中心周围图像块的形状特征、R–HOG、HOF特征作为特征描述符,加强了对运动信息的描述。其次,将人体行为区域和上下文区域分割开来建立2个独立字典。再将它们组成联合字典最大化字典信息,避免了单独识别人体异常行为而忽略上下文信息所导致的漏报。最后,利用稀疏重构的方法进行异常检测,分别计算测试样本中上下文区域和行为区域的重构误差,相对重构误差为负表示为正常行为,否则判断为异常行为。在KTH行为数据集上进行对比实验,实验结果表明本文算法在不同背景下均能有效识别异常行为。

关键词：稠密轨迹联合字典稀疏重构异常检测

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一种基于邻近性和团的异常数据检测算法撤稿

计算机与数字工程 2021年第6期49卷 1153-1157+1176页

作者：解峰蔡江辉杨海峰荀亚玲太原科技大学计算机科学与技术学院

随着数据科学研究的不断深入,异常数据对数据分析工作的干扰也越来也大,如何有效检测异常数据已成为数据研究的关键问题之一。目前传统基于距离的方法仅考虑单个对象的异常性,缺少对正常对象之间如何抱团的分析,针对此问题,论文提出了... 详细信息

随着数据科学研究的不断深入,异常数据对数据分析工作的干扰也越来也大,如何有效检测异常数据已成为数据研究的关键问题之一。目前传统基于距离的方法仅考虑单个对象的异常性,缺少对正常对象之间如何抱团的分析,针对此问题,论文提出了一种基于邻近性(Proximity)和团(Clique)的异常检测算法——PCOD(Proximity Cliques Outlier Detection)算法。该算法引入了图论中团的概念,通过团来解释正常对象之间的连接,根据数据对象间的连接性来分析数据点是否为异常点。PCOD算法主要包括两个步骤:首先,根据数据对象之间的邻近性,将数据中各个对象表示为存在边的无向图;再递归搜索图获取所有团集合,对所有的团进行分析并检测出没有抱团的异常点。最后,使用Arrhythmia、Pima、Vowel等UCI数据集进行实验,实验结果表明PCOD算法在精确率方面优于同类异常检测算法。

关键词：异常检测邻近性稀疏图团搜索

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数据流处理技术在电信网管系统中的应用

计算机科学与探索 2008年第2期2卷 180-191页

作者：宫学庆闫莺常建龙张晨周傲英华东师范大学海量计算研究所上海200062 复旦大学计算机科学与工程系上海200433

网络流量监测技术是电信运营商所关注的重点之一。随着网络传输带宽的不断增加,传统的基于磁盘的处理技术已经不能够满足运营管理的需要,数据流处理技术的出现为网络流量监测应用提供了一种新的解决方案。SMART[1,2]和RealMon[3]是将数... 详细信息

网络流量监测技术是电信运营商所关注的重点之一。随着网络传输带宽的不断增加,传统的基于磁盘的处理技术已经不能够满足运营管理的需要,数据流处理技术的出现为网络流量监测应用提供了一种新的解决方案。SMART[1,2]和RealMon[3]是将数据流处理技术应用于网络流量监测的两个应用系统。文中结合上海电信在骨干网流量监测上的应用需求,对这两个系统的设计与应用进行了介绍。SMART系统以数据流上的频繁项挖掘算法为基础,支持NetFlow数据流上长时间滑动窗口内的Top-K查询,实现了对网络流量分布的实时监测。RealMon系统采用数据流上的降维分析算法对SNMP数据流进行分析,通过监测网络链路上不同流量数据的相关性变化来发现异常流量。实验和在真实环境中的应用表明,SMART和RealMon系统能够满足骨干网流量监测应用的需要,并且极大地提高了监测系统的性能。

关键词：数据流网络流量监测 Top-K查询异常检测

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基于深度学习的工业恶意流量检测

信息工程大学学报 2019年第6期20卷 763-768页

作者：宋彬杰牟轶哲陈欣鹏常宇飞华南理工大学广东广州511400 陆军炮兵防空兵学院郑州校区河南郑州450052 陆军炮兵防空兵学院士官学校辽宁沈阳110867

针对工业控制系统中的恶意流量检测,提出一种新的检测算法DT2-ANN。该算法通过集成决策树和人工神经网络实现恶意流量检测。算法在4组工业流量数据集上进行实验,并与朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、人工神经网络、K均值聚类算法和... 详细信息

针对工业控制系统中的恶意流量检测,提出一种新的检测算法DT2-ANN。该算法通过集成决策树和人工神经网络实现恶意流量检测。算法在4组工业流量数据集上进行实验,并与朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、人工神经网络、K均值聚类算法和随机森林等6种算法的检测结果进行对比。结果显示,DT2-ANN检测准确率高达99.77%~99.94%,召回率最高达到100%,F1得分0.9987,超过其他6种算法,实验证明该算法具有较好的检测能力。

关键词：深度学习工业控制系统恶意流量异常检测

SDN网络环境下基于混沌理论的分布式拒绝服务攻击检测

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兰州交通大学学报 2020年第6期39卷 45-50页

作者：郭莎杨桂芹蒋占军兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对传统机器学习算法在分布式拒绝服务攻击检测中存在检测时间过长、控制器负载过大等缺点,提出基于混沌理论模型下分布式拒绝服务攻击流量预测算法.首先,收集正常数据包和流表信息,当异常流表信息进入系统时,若初始状态之间存在微小差... 详细信息

针对传统机器学习算法在分布式拒绝服务攻击检测中存在检测时间过长、控制器负载过大等缺点,提出基于混沌理论模型下分布式拒绝服务攻击流量预测算法.首先,收集正常数据包和流表信息,当异常流表信息进入系统时,若初始状态之间存在微小差异,初始位置的运动状态轨迹会以指数速率分离;根据Lyapunov指数的取值范围判断进入系统的数据和流信息是否合法,若判断为异常流信息,立即清除.实验结果表明,提出的研究思路对攻击流信息敏感度较高,对分布式拒绝服务攻击的检测率、准确率、误报率相较于传统机器学习算法和统计分析算法有明显的提高.

关键词：软件定义网络分布式拒绝服务混沌理论异常检测