集成特征选择的广义粗集方法与多分类器融合

为改善多分类器系统的分类性能, 提出了基于广义粗集的集成特征选择方法. 为在集成特征选择的同时获取各特征空间中的多类模式可分性信息, 研究并提出了关于多决策表的相对优势决策约简, 给出了关于集成特征选择的集成属性约简 (Ensemble attribute reduction,EAR) 方法, 结合基于知识发现的 KD-DWV 算法进行了高光谱遥感图像植被分类比较实验. 结果表明, EAR 方法与合适的多分类器融合算法结合可有效提高多分类器融合的推广性.     

基于动静特征加权的木马检测系统

传统木马检测方法的漏报率较高。为此,结合木马的动态特征与静态特征,设计并实现一个基于动静特征加权的木马检测系统。研究木马工作机制,建立自定义的木马特征库,介绍木马检测思路和系统工作逻辑,分析木马特征的提取过程,并给出权值分配方法。实验结果表明,该系统的检测准确率较高。     

基于深层特征和集成分类器的微博谣言检测研究

微博中存在着大量的虚假信息甚至谣言,微博谣言的广泛传播影响社会稳定,损害个人和国家利益。为有效检测微博谣言,提出了一种基于深层特征和集成分类器的微博谣言检测方法。首先,对微博情感倾向性、微博传播过程和微博用户历史信息进行特征提取得到深层分类特征;然后利用分类特征训练集成分类器;最后利用集成分类器对微博谣言进行检测。实验结果表明,提出的基于深层特征和集成分类器的方法能够有效提高微博谣言检测的性能。     

基于平均特征重要性和集成学习的异常检测

异常检测系统在网络空间安全中起着至关重要的作用,为网络安全提供有效的保障.对于复杂的网络流量信息,传统的单一的分类器往往无法同时具备较高检测精确度和较强的泛化能力.此外,基于全特征的异常检测模型往往会受到冗余特征的干扰,影响检测的效率和精度.针对这些问题,本文提出了一种基于平均特征重要性的特征选择和集成学习的模型,选取决策树(DT)、随机森林(RF)、额外树(ET)作为基分类器,建立投票集成模型,并基于基尼系数计算基分类器的平均特征重要性进行特征选择.在多个数据集上的实验评估结果表明,本文提出的集成模型优于经典集成学习模型及其他著名异常检测集成模型.且提出的基于平均特征重要性的特征选择方法可以使集成模型准确率平均进一步提升约0.13%,训练时间平均节省约30%.     

基于CNN的时序数据关联规则挖掘模型

传统的挖掘模型未能有效提取时序数据的特征,导致计算开销较大,挖掘准确率以及效率偏低.为此,研究结合卷积神经网络设计并组建一种新的时序数据关联规则挖掘模型.通过连续模板匹配技术分析时序数据的分布式数据结构,然后结合匹配相关检测技术对时序数据展开融合处理,通过频繁项检测提取其中的关联规则特征.对提取的关联规则通过CNN分类器进行属性划分,结合特征压缩方法对分类输出的时序数据进行降维处理,再利用模糊聚类算法构建时序数据关联规则挖掘模型.仿真结果表明:模型能够有效降低挖掘过程的计算开销,并提升了挖掘结果的准确率以及挖掘效率.     

CAT-RFE:点击欺诈的集成检测框架

点击欺诈是近年来最常见的网络犯罪手段之一,互联网广告行业每年都会因点击欺诈而遭受巨大损失。为了能够在海量点击中有效地检测欺诈点击,构建了多种充分结合广告点击与时间属性关系的特征,并提出了一种点击欺诈检测的集成学习框架——CAT-RFE集成学习框架。CAT-RFE集成学习框架包含3个部分:基分类器、递归特征消除(RFE,recursive feature elimination)和voting集成学习。其中,将适用于类别特征的梯度提升模型——CatBoost(categorical boosting)作为基分类器;RFE是基于贪心策略的特征选择方法,可在多组特征中选出较好的特征组合;Voting集成学习是采用投票的方式将多个基分类器的结果进行组合的学习方法。该框架通过CatBoost和RFE在特征空间中获取多组较优的特征组合,再在这些特征组合下的训练结果通过voting进行集成,获得集成的点击欺诈检测结果。该框架采用了相同的基分类器和集成学习方法,不仅克服了差异较大的分类器相互制约而导致集成结果不理想的问题,也克服了RFE在选择特征时容易陷入局部最优解的问题,具备更好的检测能力。在实际互联网点击欺诈数据集上的性能评估和对比实验结果显示,CAT-RFE集成学习框架的点击欺诈检测能力超过了CatBoost模型、CatBoost和RFE组合的模型以及其他机器学习模型,证明该框架具备良好的竞争力。该框架为互联网广告点击欺诈检测提供一种可行的解决方案。     

基于Bagging-SVM集成分类器的网页作弊检测

网页作弊不仅造成信息检索质量下降,而且给互联网的安全也带来了极大的挑战.提出了一种基于Bag-ging-SVM集成分类器的网页作弊检测方法.在预处理阶段,首先采用K-means方法解决数据集的不平衡问题,然后采用CFS特征选择方法筛选出最优特征子集,最后对特征子集进行信息熵离散化处理.在分类器训练阶段,通过Bagging方法构建多个训练集并分别对每个训练集进行SVM学习来产生弱分类器.在检测阶段,通过多个弱分类器投票决定测试样本所属类别.在数据集WEBSPAM-UK2006上的实验结果表明,在使用特征数量较少的情况下,本检测方法可以获得非常好的检测效果.     

基于聚类选择的分类器集成

提出了一种基于聚类选择的分类器集成方法,通过聚类把模式特征空间划分成不相交的区域,对于初始分类器集合,各区域给出分类器的删除分值,各分类器总分值确定其删除优先级别,由删除优先级别选择一组分类器组成集成。理论分析和实验结果表明,基于聚类选择的分类器集成方法能够更好地对模式进行分类。     

基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测

时间序列异常检测旨在发现对应时序特征中不符合一般规律的特异性模式,是机器学习领域重要的研究方向之一.然而,现有的时序异常检测方法大多为单模态学习,忽略了时序信息在多模态空间上不同特征分布的关联性和互补性,不能充分利用已有信息进行有效地模式挖掘,从而造成检测效果差等问题.为此,提出了一种基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测模型.首先,将原始时间序列转换至频域空间,构造多模态时间序列表示.其次,提出多模态生成对抗网络模型,针对多模态时间序列,实现正常时序信息关于时域和频域特征分布的无监督联合学习.最后,通过将异常检测问题转化为时间序列在时域和频域空间的重构度量问题,从时域空间和频域空间2个方面度量时间序列的异常值,实现更有效的异常检测.在时间序列数据集合UCR和MIT-BIH中的6个真实数据集的实验结果表明,在异常检测任务上相较于传统单模态异常检测方法,提出方法在AUC和AP这2个性能指标上最高分别提升了12.50％和21.59％,证明了方法的有效性.     

基于标记与特征依赖最大化的弱标记集成分类

弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的噪声和冗余特征的干扰.为了对高维多标记数据进行准确的分类,提出了一种基于标记与特征依赖最大化的弱标记集成分类方法EnWL.EnWL首先在高维数据的特征空间多次利用近邻传播聚类方法,每次选择聚类中心构成具有代表性的特征子集,降低噪声和冗余特征的干扰;再在每个特征子集上训练一个基于标记与特征依赖最大化的半监督多标记分类器;最后,通过投票集成这些分类器实现多标记分类.在多种高维数据集上的实验结果表明,EnWL在多种评价度量上的预测性能均优于已有相关方法.     

基于免疫原理的特洛伊木马检测技术研究

首先介绍了目前常用的木马检测方法,指出它们的不足。而后引入了生物免疫原理,并在此基础上提出了一种新的木马智能检测技术。该技术具有自适应性和学习性等优点,不仅能检测出已知木马,而且能检测木马变种和未知木马。     

人工免疫在未知木马检测中的应用研究*

针对传统木马检测技术比较被动这一缺陷,提出一种基于人工免疫原理的木马检测方法。利用人工免疫具有自适应以及免疫学习能力的特点,将人工免疫原理应用到木马检测中。分析了数据来源特征,给出了计算抗体与抗原或抗体与抗体之间相似度以及抗体的适应度公式,建立了一个木马检测系统模型;实验测试了利用人工免疫的方式检测木马能有效提高木马检测的检测率,减少误报率。     

STGSA: A Novel Spatial-Temporal Graph Synchronous Aggregation Model for Traffic Prediction

The success of intelligent transportation systems relies heavily on accurate traffic prediction, in which how to model the underlying spatial-temporal information from traffic data has come under the spotlight. Most existing frameworks typically utilize separate modules for spatial and temporal correlations modeling. However, this stepwise pattern may limit the effectiveness and efficiency in spatial-temporal feature extraction and cause the overlook of important information in some steps.Furthe...     

基于集成学习的钓鱼网页深度检测系统

网络钓鱼是一种在线欺诈行为,它利用钓鱼网页仿冒正常合法的网页,窃取用户敏感信息从而达到非法目的.提出了基于集成学习的钓鱼网页深度检测方法,采用网页渲染来应对常见的页面伪装手段,提取渲染后网页的URL信息特征、链接信息特征以及页面文本特征,利用集成学习的方法,针对不同的特征信息构造并训练不同的基础分类器模型,最后利用分类集成策略综合多个基础分类器生成最终的结果.针对PhishTank钓鱼网页的检测实验表明,本文提出的检测方法具有较好的准确率与召回率.     

基于心跳行为分析的木马快速检测方法

基于通信行为分析的木马检测算法的计算复杂度较高。为此,提出一种基于心跳行为分析的木马快速检测方法,通过对木马通信中心跳行为的描述,选取2个会话特征对木马通信流与正常通信流进行分类,基于该方法设计一个木马快速检测系统TRDS。实验结果表明,TRDS能够在百兆线速网络中快速有效地检测出木马通信。     

基于红外光谱分析的硬件木马检测方法

针对传统一维空间硬件木马检测方法中硬件木马产生的信息易被芯片正常工作产生的信息掩盖、二维空间硬件木马检测方法成本较高精度较低的问题,提出了一种基于红外光谱分析的硬件木马检测方法。该方法是一种二维空间硬件木马检测方法,利用红外波波长短以及红外光谱信息损失少的特点可以实现较高的硬件木马检测精度。实验结果表明,通过拟合芯片工作时硬件木马产生的红外光谱并对比参数差异能检测出逻辑能耗量量级为10－3的硬件木马,并在一定程度上识别实现硬件木马功能的逻辑种类。     

多视角融合的时空动态图卷积网络城市交通流量预测

城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建静态路网拓扑图对城市空间相关性进行表示,忽略了节点的动态交通模式,难以表达节点流量之间的时序相似性,无法捕获路网节点之间在时序上的动态关联.2)只考虑路网节点的局部空间相关性,忽略节点的全局空间相关性,无法建模交通路网中局部区域和全局空间之间的依赖关系.为打破上述局限性,本文提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型用于预测交通流量.首先,从静态空间拓扑和动态流量模式视角出发,构建路网空间结构图和动态流量关联图,并使用动态图卷积学习节点在两种视角下的特征,全面捕获城市路网中多元的空间相关性.其次,从局部视角和全局视角出发,计算路网的全局表示,将全局特征与局部特征融合,增强路网节点特征的表现力,发掘城市交通流量的整体结构特征.接下来,设计了局部卷积多头自注意力机制来获取交通数据的动态时间相关性,实现在多种时间窗口下的准确流量预测.最后,在四种真实交通数据上的实验结果证明了本文模型的有效性和准确性.     

集成胶囊网络的脑电情绪识别

为了充分提取脑电信号多频带的时频信息和保留导联空间分布的位置信息,提出了一种基于集成胶囊网络的情绪识别模型.对预处理过的脑电信号进行小波包特征提取,并将Theta、Alpha、Beta、Gamma四个频带的小波系数能量值填充于根据导联空间分布映射的稀疏矩阵中,拼接构成多频带特征矩阵,通过胶囊网络对特征数据进行训练,对不...     

基于时空块协方差融合特征的火焰识别方法

提出基于视频图像的[YCrCb]和[CMYK]空间下的颜色和纹理等时空融合特征的火灾区域探测方法,将划分为时空域方块中的帧间颜色、空间纹理分布和运动属性组合成协方差描述子融合特征,通过分析矩阵中每两特征方差对应的正、负样本关联值的分布而确定特征的选择,首次提出了通过对协方差矩阵黎曼距离的变化分析来调整特征选择和组合方式。协方差特征的度量分别采用黎曼流形接地距离、对数欧式距离和用支持向量机训练的分类器进行对比实验。实验结果证明基于协方差矩阵融合特征的火灾探测系统表现出较高的识别精度和运行效率。     

基于非线性SVM模型的木马检测方法

针对传统木马检测方法误检率和漏检率较高的问题,提出基于非线性支持向量机(SVM)模型的木马检测方法.根据被检测程序在系统中的系统调用函数建立系统调用序列,并转换成SVM可识别的标记放入数据仓库,以供向量机提取作为特征向量.通过建立SVM分类器对被检测程序行为进行分类,从而确定被检测程序行为的异常情况,判断其足否为木马....