一种云平台中的异常检测轻量化模型智能构建方案

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作者 周颖杰 杨敏 +4 位作者 吴迪 刘凡兴 赵伟 邓怡然 吕建成 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第10期2481-2494,共14页

通过全面监控和分析云平台中的各类访问与操作,及时准确地发现潜在的异常行为,对保障云服务的安全高效运行具有重要意义.云平台中存在大量异常检测任务,现有方法通常需要针对性地对各个任务进行专门设计和调优,不具备对相关异常检测任... 通过全面监控和分析云平台中的各类访问与操作,及时准确地发现潜在的异常行为,对保障云服务的安全高效运行具有重要意义.云平台中存在大量异常检测任务,现有方法通常需要针对性地对各个任务进行专门设计和调优,不具备对相关异常检测任务通用的模型构建能力.同时,这一过程高度依赖机器学习相关专业知识,使得领域专家难以构建出适用于实际任务的有效模型.针对上述问题,提出了一种云平台中的异常检测轻量化模型智能构建方案.该方案相较于现有技术:1)支持不同类型的云平台异常检测任务,领域专家仅需提供任务相关基本配置信息,即可基于该方案快速自助地搭建面向目标任务的异常检测模型;2)能使专家在具备尽可能少的机器学习和深度学习知识情况下,通过特征自动构造、特征自动优化和模型超参数自动优化等实现目标异常任务的轻量化模型智能构建.基于大规模真实云场景所收集数据的案例分析和实验结果表明,所提出方案能针对相关异常检测任务快速自助地搭建模型并具备良好的检测能力. 展开更多

关键词 云平台 异常行为 异常检测 轻量化模型 智能构建

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基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型

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作者 吴剑凡 谢征宇 +2 位作者 秦勇 王力 王佳丽 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期162-174,共13页

为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效... 为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效且精准的异常行为检测。在模型第1阶段,通过引入轻量卷积聚合块(LCAB)、混合卷积聚合块(MCAB)和动态检测头(DyHead),有效减少模型的规模,同时,提升对小目标和遮挡目标的检测能力;在第2阶段,采用多层次加权融合策略优化检测和分类结果,进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明,BiFuseNet在自建的MetroAB数据集上取得了89.3%的准确率,较传统模型提高了6.1%,且实现了43.7 frame·s^(-1)的检测速度(FPS);在PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)和VisDrone(Visual Detection of Drones)公开数据集上,分别提高了10.1%和2.7%的准确率,进一步验证了模型在小目标和遮挡目标检测方面的优势,以及其优异的泛化能力。通过以上设计,BiFuseNet显著提升了地铁车站内乘客异常行为检测的效率和精度。 展开更多

关键词 智能交通 异常行为检测 两阶段融合 地铁车站 计算机视觉

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基于计算机视觉和本体模型构建知识图谱的不安全作业识别

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作者 付慧敏 郑刚 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期501-508,共8页

【目的】随着电力工程的快速发展,施工现场的安全问题日益突出,而传统的人工检查方法耗时且易出错。近年来,计算机视觉、深度学习与知识图谱技术的发展为不安全作业行为的自动识别提供了新可能。然而,现有计算机视觉方法在小目标检测方... 【目的】随着电力工程的快速发展,施工现场的安全问题日益突出,而传统的人工检查方法耗时且易出错。近年来,计算机视觉、深度学习与知识图谱技术的发展为不安全作业行为的自动识别提供了新可能。然而,现有计算机视觉方法在小目标检测方面仍存在不足,同时缺乏适用于不安全作业推理的高质量数据库。为此,本文结合知识图谱、本体模型、图形数据库和计算机视觉,通过实体检测、场景分析及空间关系推理,并引入改进的自注意力机制提升小目标检测能力,以精准识别施工现场的不安全作业行为。【方法】所提出的方法主要包括本体模型构建、知识抽取和知识推理。首先,基于工程文件、历史事故报告、安全作业隐患报告等构建施工安全本体模型,将信息划分为实体、属性、时间、空间、事件和属性值这6个类别,以规范知识表达。其次,利用计算机视觉方法检测作业实体及其属性,并提取实体间的空间关系,采用Mask R-CNN进行目标检测,并结合改进的自注意力机制提升小目标检测精度,从而优化模型性能并降低计算复杂度。最后,使用Neo 4j图形数据库存储实体及其关系,并基于数据库查询自动识别不安全作业行为,实现施工安全知识的结构化推理,提高不安全作业识别的智能化水平。【结果】以某电力工程施工现场为背景,选取了6种可能引起高空坠落的不安全作业行为进行仿真实验。实验结果表明,本文方法在识别精度和训练效率上均优于现有方法,尤其在小目标检测方面,改进模型展现了更高的识别精度。此外,通过特征金字塔网络和统一感知解析方法进行场景分割,显著提升了模型的场景理解能力。基于Neo 4j图形数据库的知识推理方法有效整合了实体属性与空间关系,提高了不安全作业识别的自动化程度。【结论】本文方法可在复杂施工场景下精准检测不安全作业行为,提高施工现场安全管理的智能化水平。创新点主要包括:结合计算机视觉与本体模型,提高施工安全管理的自动化程度;通过修改卷积核并引入全局最大池化层优化自注意力机制,提升Mask R-CNN网络的小目标检测能力;引入图形数据库Neo 4j,实现施工安全知识的结构化存储与推理。研究成果为施工现场不安全作业行为的自动识别提供了一种高效、可扩展的解决方案。 展开更多

关键词 知识图谱 本体模型 计算机视觉 自注意力机制 小目标检测 不安全作业行为 图形数据库

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基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法 被引量：7

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作者 铁富珍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期45-48,共4页

危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基... 危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法。利用改进单高斯模型在视频监控中人群视频帧内提取角点作为特征点;基于改进光流法计算特征点的运动速度与方向,提取有效特征点,得到人群运动目标图像;通过计算人群运动目标图像内光流点的方向熵、幅值熵与平均速度的乘积,确定运动混乱度;对比分析运动混乱度与设置阈值,完成人群异常行为检测。实验结果表明,该算法可有效提取人群视频帧内的角点和运动目标图像,准确检测人群异常行为,具有较好的视频监控中人群异常行为检测效果。 展开更多

关键词 改进光流法 视频监控 人群异常行为检测 单高斯模型 特征点 方向熵 幅值熵 运动混乱度

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基于seq2seq和SVM双层融合的非侵入式用户异常行为检测 被引量：1

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作者 江友华 叶梦豆 +1 位作者 赵乐 杨兴武 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期97-105,共9页

以非侵入式负荷分解为基础,对用户异常用电行为进行研究。采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征;采用深度学习算法中的序列到序列翻译(sequence to sequence, seq2seq)模型,将电力用户用电总数据分解成单个电器的功耗数据;结合SVM算法对... 以非侵入式负荷分解为基础,对用户异常用电行为进行研究。采用Kmeans聚类算法提取负荷状态特征;采用深度学习算法中的序列到序列翻译(sequence to sequence, seq2seq)模型,将电力用户用电总数据分解成单个电器的功耗数据;结合SVM算法对分解后多种家用电器用电数据进行异常检测。在UKDALE数据集实验结果表明,该模型不仅能提高分解准确度、降低分解误差,而且多个电器数据结合分析实现了用户异常行为检测。 展开更多

关键词 非侵入式负荷分解 Kmeans聚类 seq2seq模型 SVM算法 异常行为检测

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基于半监督学习的行为建模与异常检测 被引量：30

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作者 李和平 胡占义 +1 位作者 吴毅红 吴福朝 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期527-537,共11页

提出了一种基于半监督学习的行为建模与异常检测方法.该算法包括以下几个主要步骤:(1)通过基于动态时间归整(DTW)的谱聚类方法获取适量的正常行为样本,对正常行为的隐马尔可夫模型(HMM)进行初始化;(2)通过迭代学习的方法在大样本下进一... 提出了一种基于半监督学习的行为建模与异常检测方法.该算法包括以下几个主要步骤:(1)通过基于动态时间归整(DTW)的谱聚类方法获取适量的正常行为样本,对正常行为的隐马尔可夫模型(HMM)进行初始化;(2)通过迭代学习的方法在大样本下进一步训练这些隐马尔可夫模型参数;(3)以监督的方式,利用最大后验(MAP)自适应方法估计异常行为的隐马尔可夫模型参数;(4)建立行为的隐马尔可夫拓扑结构模型,用于异常检测.该方法的主要特点是:能够自动地选择正常行为模式的种类和样本以建立正常行为模型;能够在较少样本的情况下避免隐马尔可夫模型欠学习的问题,建立有效的异常行为模型.实验结果表明,该算法与其他方法相比具有更高的可靠性. 展开更多

关键词 行为建模 异常检测 半监督学习 隐马尔可夫模型 计算机视觉

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Agent动态交互信任预测与行为异常检测模型 被引量：11

7

作者 童向荣 黄厚宽 张伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1364-1370,共7页

在agent理论中,信任计算是一个有意义的研究方向.然而目前agent信任研究都是以平均交互成功率来计算,较少考虑信任动态变化,因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意.针对上述问题,以概率论为工具,按时间分段交互历史给出agent交... 在agent理论中,信任计算是一个有意义的研究方向.然而目前agent信任研究都是以平均交互成功率来计算,较少考虑信任动态变化,因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意.针对上述问题,以概率论为工具,按时间分段交互历史给出agent交互信任计算模型CMAIT;结合信任的变化率,给出信任计算的置信度和异常检测机制.实验以网上电子商务为背景,实验结果显示该计算模型的预测误差为TRAVOS的0.5倍,计算量也较少;既可用于对手历史行为的异常检测,防止被欺骗,又可用于对手未来行为的预测.改进了Jennings等人关于agent信任的工作. 展开更多

关键词 多AGENT系统 agent信任 动态交互信任 信任计算模型 异常行为检测

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面向云计算基于双层激励和欺骗检测的信任模型 被引量：20

8

作者 谢晓兰 刘亮 赵鹏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期812-817,共6页

针对云计算环境下存在的信任问题,该文提出基于双层激励和欺骗检测的信任模型(CCIDTM)。该模型提出了一组云计算服务属性评价指标,引入了信任度随时间衰减的动态信任机制,建立了对服务提供商服务行为和用户评价行为的双层激励机制,提出... 针对云计算环境下存在的信任问题,该文提出基于双层激励和欺骗检测的信任模型(CCIDTM)。该模型提出了一组云计算服务属性评价指标,引入了信任度随时间衰减的动态信任机制,建立了对服务提供商服务行为和用户评价行为的双层激励机制,提出了一个共谋欺骗检测算法,提高了模型的动态适应性和评价的综合性。实验结果表明,与已有信任模型相比,该模型评估的结果更接近服务提供商的真实服务行为,能够有效地抵抗各种恶意行为的攻击,表现出良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 云计算信任 双层激励 欺骗检测 信任模型

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基于区域光流特征的异常行为检测 被引量：20

9

作者 杜鉴豪 许力 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1161-1166,共6页

为了满足智能视频监控的需求,提出一种基于区域光流特征的异常行为检测方法.为了减少光照变化、环境扰动等因素对光流的影响及可靠地提取出运动区域,采用改进的混合高斯模型(MoG)来表示背景像素的变化并自适应更新背景模型,用背景差法... 为了满足智能视频监控的需求,提出一种基于区域光流特征的异常行为检测方法.为了减少光照变化、环境扰动等因素对光流的影响及可靠地提取出运动区域,采用改进的混合高斯模型(MoG)来表示背景像素的变化并自适应更新背景模型,用背景差法从视频序列中提取出运动前景.通过最近邻法对前景进行区域标记,采用Lucas-Kanade方法计算出运动区域内的光流信息.采用基于幅值的加权方向直方图描述行为,计算运动区域内直方图的熵来判断行为的异常.基于不同场景下的视频序列所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 异常行为检测 前景提取 光流计算 方向直方图

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基于流量结构稳定性的服务器网络行为描述:建模与系统 被引量：5

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作者 邵国林 陈兴蜀 +1 位作者 尹学渊 叶晓鸣 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期102-108,共7页

针对现有基于异常特征库匹配的流量检测方法难以适应日趋复杂的网络环境需要的问题,对服务器网络流量进行了大量观测和研究,综合正常流量在某些属性上的固有稳定性及特定服务在流量层面表现出的稳定性,提取相应的流量特征,同时提出了流... 针对现有基于异常特征库匹配的流量检测方法难以适应日趋复杂的网络环境需要的问题,对服务器网络流量进行了大量观测和研究,综合正常流量在某些属性上的固有稳定性及特定服务在流量层面表现出的稳定性,提取相应的流量特征,同时提出了流量结构稳定性的概念,并基于此对服务器的正常网络行为轮廓进行刻画,依据当前流量结构偏离正常轮廓的程度对服务器网络异常行为进行检测。针对流量结构差异性的定量刻画问题,提出了一种基于Spie Chart的可视化度量方法,并基于一台邮件服务器流量实现了系统,通过实验验证了系统对常见网络攻击及未知网络异常的检测效果。 展开更多

关键词 正常行为模型 服务器安全防护 网络异常检测 流量结构稳定性

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基于业务用户行为的计算机动态取证评估模型研究 被引量：6

11

作者 王丹琛 张仕斌 +1 位作者 徐扬 许宁 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期921-927,共7页

对复杂信息系统的业务用户行为和网络取证进行了研究,结合木马技术提出了基于业务用户行为的计算机动态取证评估模型,该模型构建了基于云模型的业务用户行为定量评估方法。通过仿真实验验证了模型评估的合理性,同时验证了该模型能实时... 对复杂信息系统的业务用户行为和网络取证进行了研究,结合木马技术提出了基于业务用户行为的计算机动态取证评估模型,该模型构建了基于云模型的业务用户行为定量评估方法。通过仿真实验验证了模型评估的合理性,同时验证了该模型能实时隐蔽地记录用户行为,并能确保将获取的信息反馈给取证控制端,为计算机动态取证的研究提供了一种可行的技术方案。 展开更多

关键词 行为评估 业务用户行为 云模型 计算机动态取证 信任云

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监控视频异常行为检测的概率记忆自编码网络 被引量：15

12

作者 肖进胜 郭浩文 +3 位作者 谢红刚 赵陶 申梦瑶 王元方 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期4362-4377,共16页

异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一,在保障社会治安等方面发挥着积极的作用.为提高监控视频中异常行为的检测率,从学习正常行为分布的角度出发,设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络,解决正常行为数据与异常行为数... 异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一,在保障社会治安等方面发挥着积极的作用.为提高监控视频中异常行为的检测率,从学习正常行为分布的角度出发,设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络,解决正常行为数据与异常行为数据极度不均衡的问题.该网络以自编码网络为主干网络,利用预测的未来帧与真实帧之间的差距来衡量异常程度.在主干网络提取时空特征时,使用因果三维卷积和时间维度共享全连接层来避免未来信息的泄露,保证信息的时序性.在辅助模块方面,从概率熵和正常行为数据模式多样性的角度,设计概率模型和记忆模块提高主干网络视频帧重建质量.概率模型利用自回归过程拟合输入数据分布,促使模型收敛于正常分布的低熵状态;记忆模块存储历史数据中的正常行为的原型特征,实现多模式数据的共存,同时避免主干网络的过度参与而造成对异常帧的重建.最后,利用公开数据集进行消融实验和与经典算法的对比实验,以验证所提算法的有效性. 展开更多

关键词 异常行为检测 自编码网络 概率模型 记忆向量

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基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别 被引量：38

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作者 朱旭东 刘志镜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期251-255,275,共6页

针对基于监控视频的人体异常行为识别问题,提出了基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别方法,即通过无任何人工标注的视频训练集自动学习人体行为模型,并能够应用学到的人体行为模型实时检测异常行为和识别正常行为。这一方法主要围... 针对基于监控视频的人体异常行为识别问题,提出了基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别方法,即通过无任何人工标注的视频训练集自动学习人体行为模型,并能够应用学到的人体行为模型实时检测异常行为和识别正常行为。这一方法主要围绕"低层视频表示-中层语义行为建模-高层语义分类"3个方面进行:1)基于时-空间兴趣点构建了一种紧凑的和有效的视频表示方法。2)提出一种新颖的语义主题模型(Topic Model,TM)——主题隐马尔科夫模型(Topic Hidden Markov Model,THMM),它能够自然地分组视频中检测到的人体行为。主题隐马尔科夫模型基于已有的马尔科夫模型和主题模型构造,不但聚类运动词汇成简单动作,而且聚类简单动作成全局行为,同时建模了行为时间上的相关性。THMM是一个4层贝叶斯主题模型,它将视频序列建模为行为的马尔科夫链,同时行为是视频序列中某些视频剪辑(Clip)的概率分布;将视频剪辑建模为动作的随机组合,同时动作是视频剪辑中运动词汇的概率分布。克服了传统隐马尔科夫模型和主题模型在人体复杂行为建模过程中精度、鲁棒性和计算效率上的不足。3)提出运行时累积的异常性测度及其在线异常行为检测方法和基于在线似然比检验(Likelihood Ratio Test,LRT)的实时正常行为分类方法,从而克服了实时行为识别过程中由于缺乏充分的视觉证据而引发的行为类型歧义,能完较好地完成监控场景中实时异常行为检测和在线正常行为识别的任务。取自实际监控场景的实验数据集上的实验结果证明了本方法的有效性。 展开更多

关键词 计算机视觉 语义主题模型 异常检测 运动词包 行为聚类

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云计算环境下非法用户入侵行为的检测与分析 被引量：3

14

作者 段新东 张鑫 林玉香 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期623-628,共6页

为提高云计算环境下非法用户入侵行为的检测效果,设计一种新型云计算环境下非法用户入侵行为的检测模型.首先提取云计算环境下非法用户入侵行为特征,采用主成分分析对特征进行特征筛选;然后采用最小二乘支持向量机对非法用户入侵行为进... 为提高云计算环境下非法用户入侵行为的检测效果,设计一种新型云计算环境下非法用户入侵行为的检测模型.首先提取云计算环境下非法用户入侵行为特征,采用主成分分析对特征进行特征筛选;然后采用最小二乘支持向量机对非法用户入侵行为进行分类和检测,并采用粒子群算法确定最小二乘支持向量机的参数;最后选择具体非法用户入侵数据集对模型的有效性进行验证.结果表明,该模型能获得较高正确率的非法用户入侵行为检测结果,加快了非法用户入侵行为的检测速度. 展开更多

关键词 云计算 非法用户 入侵行为 检测模型

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基于双重完整性的可信证明模型 被引量：1

15

作者 施光源 张建标 付颖芳 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期33-36,41,共5页

传统可信远程证明方法对于动态证明问题描述不足,且在可信证明过程中,证明主/客体交互行为对于可信性的影响缺乏理论依据。为此,提出一种基于证明主/客体双重完整性的可信证明模型,在该模型中引入可信性概念,定义可信属性及可信状态的... 传统可信远程证明方法对于动态证明问题描述不足,且在可信证明过程中,证明主/客体交互行为对于可信性的影响缺乏理论依据。为此,提出一种基于证明主/客体双重完整性的可信证明模型,在该模型中引入可信性概念,定义可信属性及可信状态的建立规则,根据该模型设计可信证明系统,并分析主/客体不同完整性的证明方法。 展开更多

关键词 可信计算 远程证明 完整性 证明模型 行为 威胁

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云计算平台异常行为检测系统的设计与实现 被引量：9

16

作者 于红岩 岑凯伦 杨腾霄 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1284-1289,共6页

针对传统网络安全设备对云计算平台中虚拟机内部发生的蠕虫病毒、地址解析协议(ARP)广播攻击等异常行为失效的问题,设计了基于VMware的云计算平台下异常行为检测技术架构,提出了云计算下有特征码的蠕虫病毒异常行为检测,和基于突变理论... 针对传统网络安全设备对云计算平台中虚拟机内部发生的蠕虫病毒、地址解析协议(ARP)广播攻击等异常行为失效的问题,设计了基于VMware的云计算平台下异常行为检测技术架构,提出了云计算下有特征码的蠕虫病毒异常行为检测,和基于突变理论的无特征码的异常行为检测,并针对两种异常行为提出了"侦测—隔离—治愈—恢复"智能处理云安全机制。系统融合云计算下异常行为检测,云计算下事件与防卫管理,和云计算下ARP广播检测三种功能于一体。实验结果表明,系统能实时提供云计算环境下异常行为的采集及分析,每隔5秒自动刷新实时流量资料,且吞吐量可达到640 Gb的处理能力,能够将被保护链路中异常流量所占用带宽降至总拥有带宽的5%以下,解决了云计算下的异常行为检测和防护问题。 展开更多

关键词 云计算 异常行为检测 事件管理 地址解析协议异常侦测 云安全

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开放企业计算环境下基于信任的行为检测模型

17

作者 申利民 李峰 +1 位作者 孙鹏飞 牛景春 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期217-223,共7页

为解决开放企业计算环境中可疑行为检测困难导致的行为检测误报率和漏报率高的问题,将实体行为信任管理机制引入行为检测中,提出一个基于信任的行为检测模型。模型由感知层、检测层和响应层组成。检测层通过分析实体行为的历史记录,建... 为解决开放企业计算环境中可疑行为检测困难导致的行为检测误报率和漏报率高的问题,将实体行为信任管理机制引入行为检测中,提出一个基于信任的行为检测模型。模型由感知层、检测层和响应层组成。检测层通过分析实体行为的历史记录,建立行为的信任档案,依据行为的综合信任度判定可疑行为的性质,响应层根据判定结果进行处理。通过模拟实验说明了该模型能够有效提高未知行为检测的准确度,大大降低行为检测的漏报率和误报率。 展开更多

关键词 开放企业计算环境 行为检测 检测模型 行为信任管理

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灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测 被引量：1

18

作者 周晨曦 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第16期136-138,共3页

当前船舶网络异常行为检测逐渐成为航海领域研究的重点问题之一,为了更好保障船舶航行效果,避免航行过程中信息传输和处理的干扰问题,对灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法进行优化,基于传统实时检测过程中,数据量较大、处理效... 当前船舶网络异常行为检测逐渐成为航海领域研究的重点问题之一,为了更好保障船舶航行效果,避免航行过程中信息传输和处理的干扰问题,对灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法进行优化,基于传统实时检测过程中,数据量较大、处理效果不佳、准确率低等问题,结合灰色模型,对船舶网络信息特征行为进行采集和去噪处理,实现对船舶异常行为信息的有效分类和传输,以提高船舶网络异常行为实时检测的准确性和有效性。最后通过实验证实,灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法在实际应用过程中,处理效果明显更好,且准确性也得到明显提高,充分满足研究要求。 展开更多

关键词 灰色模型 船舶 物联网 异常行为 行为检测

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基于联合轨迹特征的徘徊行为识别方法 被引量：6

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作者 卢锦亮 吴广潮 +1 位作者 冯夫健 王林 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期724-734,共11页

徘徊行为判定作为异常行为识别的热点难题,目前存在难以构建具有场景特定性的识别模型问题.特定场景下的行人轨迹数据,或是有标签,或是无标签,针对如何利用特定场景下有标签轨迹数据信息问题,结合行人多种轨迹特征,提出基于分类函数的... 徘徊行为判定作为异常行为识别的热点难题,目前存在难以构建具有场景特定性的识别模型问题.特定场景下的行人轨迹数据,或是有标签,或是无标签,针对如何利用特定场景下有标签轨迹数据信息问题,结合行人多种轨迹特征,提出基于分类函数的徘徊行为识别模型,能够通过分类函数自动学习该场景下有标签轨迹数据中的徘徊行为模式;针对如何利用特定场景下无标签轨迹数据信息问题,提出基于异常检测的徘徊行为识别模型,能够在大量无标签轨迹数据中自动学习潜在的徘徊行为模式.基于两种徘徊行为识别模型,提出徘徊行为识别框架,能够利用目标跟踪算法获取特定场景视频中行人的轨迹数据,并根据数据是否带有标签合适地构建对应的具有场景特定的徘徊行为识别模型.为了验证所提模型的有效性,选用CASIA⁃AR公开数据集作为测试集,和三种基准模型一起,在行走、奔跑和徘徊行为的识别上进行了对比实验.实验结果表明,所提模型在测试集上的准确率和召回率都优于基准模型,F1指标也有提升,验证了所提模型的有效性、场景特定性和迁移性. 展开更多

关键词 徘徊行为识别模型 异常行为 分类函数 异常值检测 轨迹拟合 联合轨迹特征

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基于Hash函数的计算机日志完整性检测模型设计 被引量：1

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作者 牛飞斐 张若箐 +1 位作者 杨亚涛 李子臣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期830-834,共5页

计算机日志完整与否关系到取证证据真实与否,针对该问题设计了一个日志完整性检测模型。模型包括两个模块,日志完整性检测模块主要利用哈希函数为计算机系统日志生成一系列日志唯一标识符和其序列号,标识符的特殊关联作用可快速检测出... 计算机日志完整与否关系到取证证据真实与否,针对该问题设计了一个日志完整性检测模型。模型包括两个模块,日志完整性检测模块主要利用哈希函数为计算机系统日志生成一系列日志唯一标识符和其序列号,标识符的特殊关联作用可快速检测出日志是否被篡改,序列号能准确查到日志被篡改位置,同时利用数字签名技术为标识符确认身份,防止其在传送中身份被伪造,引入的可信第三方模块利用可信硬件很好提高了其存储安全性,也保证日志完整性检测离线、断电或被敌手攻击情况下正常工作。安全性分析与性能结果表明,该模型安全可靠,计算复杂度低,尤其对日志数量较大情况下进行检测,其效率较好。 展开更多

关键词 计算机日志 完整性检测模型 可信第三方 哈希函数 唯一标识符

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