基于改进自编码网络的轴承振动异常检测

近年来,自编码器和神经网络技术已被广泛研究并应用于轴承振动等工业数据的异常检测问题上,但仍存在着训练数据量大、网络参数初始化、训练效率较低、异常检测效果较差等问题。为解决上述问题,提出了一种结合马氏距离和自编码网络的异常检测方法。利用轴承振动数据特征之间具有一定相关性的特点,通过数据的马氏距离快速检测出部分异常数据,减少了自编码网络的训练数据量;用自编码器结合分类器构建自编码网络,解决了网络参数初始化问题并且显著提高了训练效率;将数据的马氏距离作为特征加入训练中提升了自编码网络的异常检测效果;在自编码器中加入稀疏性限制并构造先升维再编码的结构,增强了自编码器的特征学习能力和收敛性。实验结果表明,针对低维轴承振动数据,提出的方法较其他异常检测方法具有较好的检测效果且具有一定的稳定性和泛化能力。     

用于视频异常检测的时序多尺度自编码器

视频异常检测是指识别不符合预期行为的事件.当前许多方法利用重构误差来检测异常,由于深度神经网络的强大能力可能会重构出异常行为,这与异常行为重构误差较大的假设不符.而利用预测未来帧的方法进行异常检测取得了很好的效果,但这些方法大多未考虑正常样本的多样性,或不能建立视频连续帧之间的关联.为了解决该问题,提出了一种时序多尺度...     

基于弹性网的深度去噪自编码器异常检测方法

针对传统异常检测方法在处理多元和高维数据时检测性能较差的问题,提出一种融合弹性网和深度去噪自编码器的网络异常检测方法。构建一种基于弹性网的深度去噪自编码器,利用部分正常数据对网络进行训练获得重构误差阈值,以自编码器和重构误差值检测异常行为。采用NSL-KDD数据集的实验结果表明,与AE、K-NN和SVM方法相比,该方法在保证较好的分类准确率和检测率的同时,召回率和F1值明显提高,误报率明显降低,对不同攻击类数据被分类为异常的准确率也优于其它方法。     

融合自注意力和自编码器的视频异常检测

目的 视频异常检测通过挖掘正常事件样本的模式来检测不符合正常模式的异常事件。基于自编码器的模型广泛用于视频异常检测领域,由于自监督学习的特征提取具有一定盲目性,使得网络的特征表达能力有限。为了提升模型对正常模式的学习能力,提出一种基于Transformer和U-Net的视频异常检测方法。方法 首先,编码器对输入的连续帧进行下采样提取低层特征,并将最后一层特征图输入Transformer编码全局信息,学习特征像素之间的相关信息。然后解码器对编码特征进行上采样,通过跳跃连接与编码器中相同分辨率的低层特征融合,将全局空间信息与局部细节信息结合从而实现异常定位。针对近景康复动作的异常反馈需求,本文基于周期性动作收集了一个室内近景数据集,并进一步引入动态图约束引导网络关注近景周期性运动区域。结果 实验在4个室外公开数据集和1个室内近景数据集上与同类方法比较。在室外数据集CUHK(Chinese University of Hong Kong)Avenue,UCSD Ped1(University of California, San Diego, pedestrian1),UCSD Ped2,L...     

基于自编码器的网络异常检测研究综述

网络入侵检测技术是指对危害计算机系统安全的行为进行检测的方法,它是计算机网络安全领域中的必不可少的防御机制。目前,基于有监督学习的网络异常入侵检测技术具有较高的效率和准确率,该类方法获得了广泛关注,取得了大量的研究成果。但是这类方法需要借助大量标注样本进行模型训练。为减少对标注样本依赖,基于无监督学习或半监督学习的网络入侵检测技术被提出,并逐渐成为该领域的研究热点。其中,基于自编码器的网络异常检测技术是这方面技术的典型代表。该文首先介绍了各类自编码器的基本原理、模型结构、损失函数和训练方法。然后在此基础上将其分为基于阈值和基于分类的方法。其中,基于阈值的方法用又可分为基于重构误差和基于重构概率两类。合适的阈值对异常检测技术的成败至关重要,该文介绍了三种阈值的计算方法。接着对比分析了多个代表性研究工作的方法、性能及创新点,最后对该研究中存在的问题做了介绍,并对未来的研究方向做了展望。     

基于KL距离的自适应阈值网络流量异常检测

针对现有网络流量异常检测方法检测精度低且对网络环境动态变化适应性差的问题,根据网络流量在相邻时间周期内的强相关性特性,提出一种自适应阈值的网络流量异常检测方法。利用滑动窗口控制KL距离值数量,建立指数加权移动平均模型获取下一时刻的KL距离预测值,并采用滑动窗口划分的KL距离子序列与预测值确定自适应阈值范围,通过判断观测值是否在自适应阈值范围内实现网络流量异常检测。实验结果表明,该方法能有效检测网络流量异常,具有较高的检测精度。     

基于机器学习的网络流量异常检测

为了提高网络流量异常的检出率,研究基于机器学习的网络流量异常检测方法。先通过K-means聚类算法分别得到网络流量异常数据簇,再将其输入双向长短期记忆网络和注意力机制模型,实现网络流量异常检测。实验结果表明,所提方法实用性良好,可提升网络流量异常检测的性能。     

基于全局和局部判别对抗自编码器的异常检测方法

生成式对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)和对抗自编码器(Adversarial Autoencoder,AAE)被成功地应用于图像生成中.此外,对抗网络能够无监督地对样本中所包含的数据特征进行学习.然而,将传统的对抗网络应用于异常检测时取得的分类效果较差,有两个方面的原因:一...     

一种采用串行自编码器的时序数据异常检测方法

基于深度学习的时序数据异常检测模型大多采用循环神经网络或长短期记忆网络捕捉时序依赖性,并利用自编码器重构数据,进而实现时序数据的异常检测.虽然此类检测模型实现了较高的异常检测率,但它们的网络结构复杂,导致模型的计算效率较低.为提高模型的计算效率,提出一种基于串行自编码器的异常检测模型SAE-AD.该模型仅包含两个结构简单的自编码器(AE_1$和AE_2$),其所含参数较少,且训练目标较为简单,从而加快了模型的计算效率.通过将自编码器AE_1$和AE_2$串行拼接,即AE_1$的输出作为AE_2$的输入,可有效提高AE_2$的解码器对正常数据特征的解码能力,有助于提升模型的检测准确率.实验结果表明,相较于其他新近提出的异常检测模型,SAE-AD模型具有更高的精确率、召回率和$F_1$值.     

基于肤色信息马氏距离图的人脸检测

提出了一种基于肤色信息的人脸检测方法。构造了皮肤颜色模型、检测图像的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图。根据马氏距离图寻找特征脸子空间,构造出BP神经网络。以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为BP神经网络的输入,计算该区域是否为人脸图像。实验证明,该方法是有效的。     

基于自相似的异常流量自适应检测方法

根据异常流量对网络自相似的影响,通过研究在流量正常和异常情况下表征自相似程度的Hurst 参数分布特点的不同,设计一种异常流量动态自适应检测方法。该方法采用小波分析估计Hurst参数,根据网络自相似程度自适应地调整检测阈值。对MIT林肯实验室的入侵检测数据测试结果表明,该检测方法具有较好的动态自适应性、较高的检测率及较快的检测速度。     

基于深度自编码器网络的压盖缺陷检测

口服液压盖过程,会出现压盖不良等情况,瓶盖可能会出现划痕、刮花、表面卷曲、压盖破损等缺陷,为保证食品药品安全必须在出厂前进行检测.在基于深度学习的口服液瓶压盖缺陷检测的研究过程中,使用传统卷积神经网络对口服液压盖缺陷数据集进行训练,需要进行人工标注,效率较低.为有效解决上述问题,设计出一种无监督学习的深度卷积去噪自编码...     

一种基于异常流量的蠕虫入侵检测

该文对入侵检测常用检测方法做了简单概述,根据蠕虫与流量的关系,分析了基于异常流量检测蠕虫入侵的可行性,提出了一种基于异常流量的蠕虫检测模型,最后对将来需要进一步研究的工作提出了一些建议和设想。     

软件定义网络中的异常流量检测研究进展

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)是一种新型的网络架构.SDN将控制层从数据层分离并开放网络接口,以实现网络集中控制并提高网络的可扩展性和编程性.但是SDN也面临诸多的网络安全威胁.异常流量检测技术可以保护网络安全,防御恶意流量攻击.对SDN异常流量检测进行了全面的研究,归纳了数据平面和控制平面可能遭受到的网络攻击;介绍并分析了位于应用平面、控制平面和中间平台的异常流量检测框架;探讨了异常流量识别机制、负载均衡机制、异常流量追溯机制和异常缓解机制;最后指明SDN异常流量检测在未来工作中的研究方向.     

Detection of Abnormal Network Traffic Using Bidirectional Long Short-Term Memory

Nowadays, web systems and servers are constantly at great risk from cyberattacks. This paper proposes a novel approach to detecting abnormal network traffic using a bidirectional long short-term memory (LSTM) network in combination with the ensemble learning technique. First, the binary classification module was used to detect the current abnormal flow. Then, the abnormal flows were fed into the multilayer classification module to identify the specific type of flow. In this research, a deep learning bidirectional LSTM model, in combination with the convolutional neural network and attention technique, was deployed to identify a specific attack. To solve the real-time intrusion-detecting problem, a stacking ensemble-learning model was deployed to detect abnormal intrusion before being transferred to the attack classification module. The class-weight technique was applied to overcome the data imbalance between the attack layers. The results showed that our approach gained good performance and the F1 accuracy on the CICIDS2017 data set reached 99.97%, which is higher than the results obtained in other research.     

基于IP报文Identification标识的网络异常流量检测

由于相当一部分异常流量由于采用了特殊的生成机制而在结构上有别于遵循基本网络协议的正常流量,本文提出了一种基于IP报文Identification标识字段分布识别网络中异常流量的方法。通过CERNET网络不同时段的IP报文检测结果证明了该方法的准确性。     

基于自适应阈值的网络流量异常检测算法

网络流量异常检测大多采用固定阈值进行异常判断,无法精确刻画网络异常行为,从而影响检测精度。针对上述问题提出一种自适应阈值异常检测算法,通过刷新机制叠加前一时刻的行为,得出动态的阈值作为判断当前时刻检测点是否异常的准则,通过标准差设定置信区间,以更准确地描述网络状况。仿真实验及比较结果表明该算法能有效提高异常检测精度。     

基于自编码器的网络游戏流量分类

加密和动态端口技术使传统的流量分类技术不能满足网络游戏识别的性能需求, 本文提出了一种基于自编码器降维的端到端流量分类模型, 实现网络游戏流量的准确识别. 首先将原始流量预处理成784 B的一维会话流向量, 利用编码器进行无监督降维, 去除无效特征; 接着探索构建卷积神经网络与LSTM网络并联算法, 对降维后的样本进行空间和时序特征的提取和融合, 最后利用融合特征进行分类. 在自建的游戏流量数据集和公开数据集上测试, 本文模型在网络游戏流量识别方面达到了97.68%的准确率; 与传统端到端的网络流量分类模型相比, 本文所设计的模型更加轻量化, 具有实用性, 并且能够在资源有限的设备中方便部署.