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在工业互联网的环境下,自动有效的异常检测方法对工业系统的安全、稳定生产具有重要的意义。传统的异常检测方法存在需要大量标注样本、不适应高维度时序数据等不足,提出一种基于LSTM自动编码机的工业系统异常检测方法。为克服现有方法依赖标注样本的不足,提出采用自动编码机,通过无监督的方式学习大量正常样本的特征和模式,在此基础上通过对样本进行重构和计算重构误差的方式进行异常检测。其次,为克服现有方法不适应高维度时序数据的不足,提出采用双向LSTM作为编码器,进而挖掘多维时序数据的潜在特征。基于一个真实造纸工业的数据集的实验表明,所提方法在各项指标上都对现有无监督异常检测方法有一定的提升,检测的总体精度达到了93.4%。 相似文献
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为提高基于密文策略属性基加密(CP-ABE)系统的数据缓存性能,针对CP-ABE加密的数据,提出一种有效的缓存替换算法--最小属性价值(MAV)算法。该算法结合CP-ABE加密文件的访问策略并统计高频属性值的个数,利用余弦相似度方法和高频属性值统计表来计算属性相似度;同时结合属性相似度和文件大小计算缓存文件的属性值价值,并替换属性值价值最小的文件。在与最近最少使用(LRU)、最不经常使用(LFU)、Size缓存替换算法的对比实验中,针对CP-ABE加密后的数据,MAV算法在提高加密文件请求命中率和字节命中率方面具有更好的性能。 相似文献
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光纤网络安全态势动态计算时,以往使用的系统在状态激增的情况下,极易受到攻击破坏,系统的脆弱性比较高。为此,提出基于Bio-PEPA的光纤网络安全态势动态计算系统。在硬件设计上,采用以传感器为主,分析器与决策器为辅的连接结构,针对态势数据源的不同,设计多源传感器,通过传感器将态势数据传输到上层应用;在软件设计上,利用Bio-PEPA建立光纤网络形式化模型,根据上传的态势事件性质的不同,确定并量化态势指标,结合模型中的观测值,实现光纤网络安全态势动态计算。至此,系统设计完成。测试结果表明:设计系统在状态激增的情况下,稳态概率值变化范围在0.05~0.5之间,并且动态计算时间组件数量为9 000时仅需要2.663 s。说明所提方法对于光纤网络安全态势动态计算的研究有一定的参考价值。 相似文献
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