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在对3维模型2维投影图利用区域的Fourier变换提取其形状特征的基础上,提出了一种新的基于特征序列为训练模型的异常检测算法。首先对高维特征序列进行约减至低维序列;其次,引入序列局部模式的相似度和异常值的定义对任意的测试集区分异常。通过PSB数据集实验证明了该方法的有效性和合理性。 相似文献
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细胞癌是当今致死率最高的癌症之一,细胞癌恶化程度预测方法对治疗该病症具有重大意义。对细胞图像病理识别数据集中的癌症细胞切片进行检测,首先利用数据增加（DATA Augmentation,DA）技术,增加模型训练集和测试集,然后设计卷积神经网络训练和测试网络结构,再结合经验设置优化参数进行预测模型训练,从而为细胞癌恶化程度预测提供一个深度模型的检测手段。随着深度学习的发展和医学图像在临床上的应用,以及医学影像数据集的不断完善,该方法有望为医生诊断细胞癌恶化程度提供一种有效工具。 相似文献
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异常检测能够检测出数据中的异常情况,为各类系统正常运转提供重要支撑。提出一种基于变分自编码器的异常检测算法,该算法使用变分自编码器对输入数据进行特征提取,结合深度支持向量网络,压缩特征空间,并寻找最小超球体分离正常数据和异常数据,通过计算数据特征到超球体中心的欧式距离衡量数据的异常分数,并以此进行异常检测。在基准数据集MNIST和Fashion-MNIST上评估该算法,平均AUC分别达0.954和0.935,优于其它优秀算法。实验结果表明,该算法取得较好异常检测效果。 相似文献
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为快速准确进行DDoS（DistributedDenialofService,分布式拒绝服务）攻击检测,提出在Hadoop环境下,基于朴素贝叶斯的DDoS攻击检测算法。该算法主要有3个阶段：确定被检测数据文件的TCPflag属性,作为朴素贝叶斯的训练和检测属性;利用训练原理,两次扫描正常和异常流量文件,得到正常和非正常网络状态下属性的先验概率和条件概率;扫描待检测数据集,计算两种状态下的后验概率,并比较后验概率的大小,以此判断是否会受到攻击。实验结果表明,该算法具有对缺失数据不敏感、实现简单的优点。 相似文献
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提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法,由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,具有对不确定性的学习与适应能力,可以很好的满足入侵检测分类识别的需求.对“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误报率.仿真实验表明,基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的. 相似文献
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刘丽娜 《石家庄铁路职业技术学院学报》2005,4(2):83-87
就布尔型的高维数据提出了一种异常检测方法，通过定义反映数据稀疏程度的覆盖系数，搜索其低维子空间里的异常模式来检测异常。该方法使用遗传算法来优化搜索过程，并取得了较好的结果。 相似文献
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在对免疫聚类类型和流程分析的基础上,结合混沌变量的遍历性和聚类融合方法,提出了基于改进aiNet(artificial immune net)聚类算法CO-aiNet(Chaos optimization of artificial immune net)的异常检测算法ICDA(Immune clustering based Anomaly detection)。CO-aiNet算法在引入权重矢量、相关度等基础上,采用模拟退火算法和概率准则优化监测数据,优化了聚类效果;引入异常因子概念,通过对多次聚类融合后的数据按照异常标记次数排序,得到异常数据集。实验表明,CO-aiNet算法聚类效果优于同类算法,基于聚类融合的异常检测准确性和稳定性显著提升。 相似文献
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针对网络异常检测方法对新型入侵提供信息不足的缺点,提出一种面向新型入侵的获取和分类方法.首先,通过异常检测方法捕获入侵,然后利用匹配过滤机制筛除已知入侵,最后将获取的新型入侵作为聚类模块的输入,通过聚类及提出的类别获取算法对新型入侵做进一步分类匹配,从而获得其类别信息.最后,采用KDDCUP99数据集进行实验仿真,结果表明该检测方法具有较好的检测率和较低的误报率,并且该方法对于识别并分类新型入侵是有效的. 相似文献
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随着因特网的快速增长和无线传感器网络的发展,网络安全已成为人们必须考虑的研究课题。提出无线传感器网络入侵检测的多层次分类技术,使用智能代理、决策树分类器和增强型多类支持向量机算法的组合,有效实施入侵检测系统,从而保护无线传感器网络的安全。这种方法的主要优点是系统可以用未标记数据进行训练,能够使用代理技术检测到以前发现不了的攻击。使用KDDCUP'99数据集进行验证测试,实验结果表明,系统入侵检测率和误报减少率都取得了显著的改善。 相似文献
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1IntroductionIntrusion detection systems(IDS)can be catego-rizedinto two types bytheir detection algorithms:mis-use detection and anomaly detection.Misuse detectiondefines known attack signatures(using expert know-ledge),and tries to find the ones that ma… 相似文献
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基于模糊C均值的异常流量检测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
李雪琴 《赣南师范学院学报》2009,30(6):89-91
对网络进行流量异常检测,流量出现异常后再对数据包进行分析,通过这种方法能够降低系统开销,聚类算法是一种有效的异常入侵检测方法,可用在网络流量异常检测中,用于判定当前网络流量是否出现异常,本文将模糊C均值算法应用于流量异常检测模型中,通过实验,该模型能够有效检测出流量的异常状态． 相似文献
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基于数据挖掘的数据库入侵检测系统模型运用数据挖掘方法,从审计记录中挖掘出用户的正常行为模式,完善滥用检测规则库,实现异常检测和滥用检测。 相似文献
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李峰 《河北软件职业技术学院学报》2009,11(2):44-46
聚类分析是一种有效的入侵检测方法.可以从网络数据中区分正常流量和异常流量.本文提出一种模糊聚类分析方法,利用数据之间的相似度进行聚类,试验证明,该方法可以有效地检测网络入侵. 相似文献
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数据挖掘又称为数据库中的知识发现,是多学科综合的产物。入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。基于异常检测的人侵检测,有大量的数据需要处理,如何减少误报而又快速地检测出异常,数据挖掘具有很大的空间可以运用。 相似文献
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为了保障风机的正常运行,提出基于自编码（Autoencoder,AE）的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完备自编码模型（UAE）、去噪自编码模型（DAE）与收缩编码器（CAE）模型,对风机风速传感器数据进行编码和解码,计算重构误差并设定阈值进行故障检测。用多风机风速传感器数据建立PCA模型并与去噪编码器模型对比。根据ROC曲线与AUC值对比,得出欠完备自编码模型、去噪自编码模型、收缩编码器模型均可用于风机异常检测,且收缩编码器效果最好的结论。PCA模型也可用于故障检测,同时多风机故障检测效果高于单一风机。 相似文献