基于iForest和LOF的流量异常检测 被引量：9

1

作者 杭菲璐 郭威 +2 位作者 陈何雄 张振红 易东阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期3119-3123,共5页

异常检测在现代大规模分布式系统的安全管理中起着重要作用,而网络流量异常检测则是组成异常检测系统的重要工具。网络流量异常检测的目的是找到和大多数流量数据不同的流量,并将这些离群点视为异常。由于现有的基于树分离的孤立森林(iF... 异常检测在现代大规模分布式系统的安全管理中起着重要作用,而网络流量异常检测则是组成异常检测系统的重要工具。网络流量异常检测的目的是找到和大多数流量数据不同的流量,并将这些离群点视为异常。由于现有的基于树分离的孤立森林(iForest)检测方法存在不能检测出局部异常的缺陷,为了克服这个缺陷,提出一种基于iForest和局部离群因子(LOF)近邻集成的无监督的流量异常检测方法。首先,改进原始的iForest与LOF算法,在提升检测精度的同时控制算法时间;然后分别使用两种改进算法进行检测,并将结果进行融合以得到最终的检测结果;最后在自制数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法能够有效地隔离出异常,获得良好的流量异常检测效果。 展开更多

关键词 流量异常检测 大规模多维数据 孤立森林 特征离群系数 局部离群因子

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基于Sentence-BERT与孤立森林算法的专利新颖性评估

2

作者 邓娜 王雨佳 +1 位作者 杨洋 陈旭 《情报杂志》 北大核心 2025年第2期174-182,共9页

[研究目的]面对专利数量的迅猛增长,采用人工方法评估专利新颖性变得愈发困难,且目前专利新颖性评估研究过度聚焦于技术层面,未能综合考虑专利的其他信息因素。因此,实现更高效、客观的专利新颖性评估具有重要的现实意义。[研究方法]提... [研究目的]面对专利数量的迅猛增长,采用人工方法评估专利新颖性变得愈发困难,且目前专利新颖性评估研究过度聚焦于技术层面,未能综合考虑专利的其他信息因素。因此,实现更高效、客观的专利新颖性评估具有重要的现实意义。[研究方法]提出一种基于Sentence-BERT与孤立森林算法的专利新颖性评估方法。首先,使用专利标题与IPC分类号分别作为专利的应用方向与功能分类特征,再通过BiLSTM-CRF模型对专利摘要进行关键技术抽取作为实施方法特征;其次,采用Sentence-BERT对上述特征进行文本向量化表示后组合输入至孤立森林算法获得离群专利集;最后,通过技术量权值过滤法提高专利新颖性评估的精度。[研究结果/结论]以金融科技领域专利进行实证研究,结果表明,该评估方法准确率相较专业专利分析平台方法提升了9%~11%。证明了该方法在专利新颖性评估中的有效性,能为后续专利审核工作和高价值专利分析提供参考。 展开更多

关键词 专利评估 专利新颖性 BiLSTM-CRF Sentence-BERT 孤立森林算法 机器学习

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基于Isolation Forest改进的数据异常检测方法 被引量：28

3

作者 徐东 王岩俊 +1 位作者 孟宇龙 张子迎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期155-159,共5页

针对现有的基于隔离森林(Isolation Forest)的数据异常检测算法检测精度低、执行效率差和泛化能力弱等问题,提出一种改进的数据异常检测方法 SA-iForest。该方法基于模拟退火算法选择精度高和有差异性的隔离树来优化森林,同时去除冗余... 针对现有的基于隔离森林(Isolation Forest)的数据异常检测算法检测精度低、执行效率差和泛化能力弱等问题,提出一种改进的数据异常检测方法 SA-iForest。该方法基于模拟退火算法选择精度高和有差异性的隔离树来优化森林,同时去除冗余的隔离树,改进了隔离森林的森林构建。采用标准仿真数据集对所提方法进行验证,结果表明该方法与传统Isolation Forest和LOF方法相比,在准确率、执行效率和稳定性方面均有显著提高。 展开更多

关键词 隔离森林 异常检测 SA-iforest 模拟退火

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冷轧带材多通道板形并行预报方法 被引量：1

4

作者 段伯伟 王东城 +1 位作者 徐扬欢 刘宏民 《中国机械工程》 北大核心 2025年第3期558-569,共12页

采用集成学习方法研究了一种精度高、泛化能力强的冷轧带材板形预报方法。以工业大数据为基础构建模型训练所需的数据集具有数据规模大、板形多样化程度高的特点。根据轧机与板形仪间的相对位置进行时间滞后补偿处理,消除数据之间的时... 采用集成学习方法研究了一种精度高、泛化能力强的冷轧带材板形预报方法。以工业大数据为基础构建模型训练所需的数据集具有数据规模大、板形多样化程度高的特点。根据轧机与板形仪间的相对位置进行时间滞后补偿处理,消除数据之间的时间不同步。利用数据挖掘技术中的孤立森林算法对数据中的异常点进行清洗,提高了训练数据质量和模型性能。基于极端梯度提升算法搭建多通道板形并行预报架构,利用处理后生产数据对此架构进行训练,得到冷轧带材板形预报模型(CCFD_M)。以模型CCFD_M为基础,提出板形通道优化算法消除预报结果的“伪板形”问题,得到实用版冷轧带材板形预报模型CCFD_OM。经测试集验证,模型CCFD_OM的预报误差指标MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差)分别达到0.4044I和0.6816I,拟合性能指标R^(2)达到了0.83,能够满足实际生产要求。 展开更多

关键词 冷轧带材 板形预报 时间滞后补偿 孤立森林算法 极端梯度提升算法

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基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测

5

作者 覃浩 苏立伟 +5 位作者 伍广斌 蒋崇颖 徐智鹏 康峰 谭火超 张勇军 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第2期266-273,共8页

现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进... 现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进行异常数据识别,建立拉格朗日插值函数对异常数据或缺失数据进行修补;其次,利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息,采用灰色关联法分析话务量的影响因子,将影响因子作为话务量预测模型输入;然后,构建自适应增强(Adaboost)算法集成多个卷积神经网络(CNN)模型,提出一种Adaboost-CNN的话务量预测模型;最后,考虑供电服务系统增值服务,对预测结果进行修正,得到最终的话务量预测值.算例分析表明,所提预测模型较单一预测模型误差平均减少11.05个百分点、较组合预测模型误差平均减少5.32个百分点,具有更好的预测精度. 展开更多

关键词 现代供电服务体系 话务量预测 ADABOOST算法 卷积神经网络 孤立森林算法 增值服务

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联合Landsat 8与Sentinel-2的煤火探测——以将军戈壁矿区为例

6

作者 朱艳茵 顾皓天 +2 位作者 郑屹 唐杨玉 郎丰铠 《遥感信息》 北大核心 2025年第2期149-158,共10页

煤火燃烧会造成温室效应加剧及煤炭资源浪费等问题,监测煤火发生趋势,实现精准的煤火区域探测具有重要意义。针对现有星载热红外数据空间分辨率较低,在小尺度煤火探测中受限及煤火区边缘探测不准确的问题,利用stacking集成学习降尺度方... 煤火燃烧会造成温室效应加剧及煤炭资源浪费等问题,监测煤火发生趋势,实现精准的煤火区域探测具有重要意义。针对现有星载热红外数据空间分辨率较低,在小尺度煤火探测中受限及煤火区边缘探测不准确的问题,利用stacking集成学习降尺度方法提高地表温度(land surface temperature,LST)数据分辨率,并结合孤立森林法探测煤火热异常区。首先将Landsat 8反演的100 m LST作为输入,以Sentinel-2计算的NDVI(normalized difference vegetation index)、MNDWI(modified normalized difference water index)、NDBI(normalized difference build-up index),结合DEM作为降尺度因子,利用stacking集成学习法降尺度得到10 m LST数据,并采用孤立森林法通过考虑温度与空间距离提取煤田热异常区。结果表明,降尺度后利于识别小范围的煤火,孤立森林法探测煤火区能有效减少误判,最终提高火区探测精度。 展开更多

关键词 降尺度 煤火 异常探测 地表温度 孤立森林法

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基于SVM的极端天气下新能源短期功率预测修正方法

7

作者 姚旭 鲁敏 +2 位作者 胡均涛 栗凡 常喜强 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期288-294,共7页

基于“双碳”(碳达峰、碳中和)政策框架,以光伏、风电为核心的可再生能源在我国电网中的渗透率持续提升,并考虑到新能源出力具有明显间歇性与波动性,且功率预测的准确性直接影响消纳新能源的能力,以及极端天气使新能源短期功率预测结果... 基于“双碳”(碳达峰、碳中和)政策框架,以光伏、风电为核心的可再生能源在我国电网中的渗透率持续提升,并考虑到新能源出力具有明显间歇性与波动性,且功率预测的准确性直接影响消纳新能源的能力,以及极端天气使新能源短期功率预测结果与实际产生严重偏差,使源-荷之间产生极大不平衡,提出一种基于支持向量机的iForest-rForest-SVM算法,采用孤立森林算法实现数据清洗:首先识别并剔除突变值,其次对缺失值进行插值补全;在此基础上,通过随机森林算法构建特征加权样本子集,最后采用支持向量机根据偏差对模型进行修正。通过具体案例计算及分析,结果表明相较于传统支持向量机算法,本文提出的iForest-rForest-SVM算法将新能源短期功率预测的平均准确率提升2%,验证了该修正方法和流程的有效性,并为提高极端天气下新能源短期功率预测准确率提供了借鉴措施和建议方案。 展开更多

关键词 数据分析 新能源短期功率预测 模型修正 孤立森林算法 支持向量机算法

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基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别方法 被引量：7

8

作者 李橙 何孙秦 +1 位作者 卫星 张国华 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期179-183,共5页

弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常,为了提高网络传输稳定性,提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测,构建弹性光网络流量的谱特征提取模型,通过低通... 弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常,为了提高网络传输稳定性,提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测,构建弹性光网络流量的谱特征提取模型,通过低通滤波器卷积向量重组,实现对异常流量的谱特征筛选,采用孤立森林算法实现对网络流量异常检测的自适应寻优控制,结合多维空间结构重组方法实现对弹性光网络异常流量检测和识别。结果表明,漏检率及误检率较低,分别为3.16%,1.03%。检测用时较少,仅用16秒。在进行检测时,外部入侵率未超过1%,抗扰性较强。 展开更多

关键词 孤立森林算法 弹性光网络 异常流量 谱特征提取

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基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法 被引量：3

9

作者 郭煜 王亦伟 +3 位作者 彭鹏 王银飞 丘意书 蒋方明 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4102-4112,共11页

电池系统的内短路故障是造成电池热失控和火灾事故的主要原因之一,因此有必要对电池内短路故障进行诊断对事故做出早期预警。孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法,被广泛应用于异常数据识别领域。根据串联电池组中内短路电池的电压... 电池系统的内短路故障是造成电池热失控和火灾事故的主要原因之一,因此有必要对电池内短路故障进行诊断对事故做出早期预警。孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法,被广泛应用于异常数据识别领域。根据串联电池组中内短路电池的电压会与正常电池发生偏离的特点,本文提出了基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法。为了对方法进行验证,本文构建了串联电池组进行了不同短路电阻和充放电工况的短路实验,并在实际运行工况下对一个锂离子电池储能系统进行了电池短路实验,然后利用孤立森林算法对实验数据进行分析诊断。结果表明,对于循环充放电工况,孤立森林算法对短路电阻为1000Ω的短路故障诊断精准率超过了74%,召回率超过了76%,准确率超过了91%;在模拟电动汽车实际驾驶的动态工况中,算法对300Ω的短路故障诊断精准率和召回率超过了86%,准确率超过了95%;算法对电池储能系统在实际运行工况下25Ω的内短路故障检测召回率大于98%。实验结果表明,孤立森林算法可以在多种工况下对锂离子电池微内短路故障进行有效检测,被检测出的锂离子电池内短路电阻达到了千欧姆数量级。 展开更多

关键词 锂离子电池 孤立森林算法 微内短路故障 电池储能系统

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基于节点评估与最大类间方差的孤立森林异常值检测 被引量：1

10

作者 严爱军 和世潇 汤健 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1188-1197,共10页

针对孤立森林(isolation forest, iForest)无法有效检测局部异常值且异常值分数阈值难以精确设定的问题,提出一种基于节点评估(node evaluation, NE)与最大类间方差(Otsu)的iForest异常值检测方法。首先,在样本评估过程中将节点深度与... 针对孤立森林(isolation forest, iForest)无法有效检测局部异常值且异常值分数阈值难以精确设定的问题,提出一种基于节点评估(node evaluation, NE)与最大类间方差(Otsu)的iForest异常值检测方法。首先,在样本评估过程中将节点深度与相对质量同时引入评分机制,使算法对全局和局部异常值敏感;然后,为了准确设定分数阈值,采用Otsu自适应设定异常值分数阈值;最后,在不同数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,该方法可以有效兼顾全局和局部异常值的检测,提高iForest检测异常值的准确性。 展开更多

关键词 孤立森林(isolation forest iforest) 异常值检测 最大类间方差(Otsu) 节点评估(node evaluation NE) 分数阈值 节点深度

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基于改进孤立森林算法的交通流异常数据检测模型 被引量：6

11

作者 宫晓婞 董培信 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期61-69,90,共10页

针对交通流异常数据实时检测问题,提出一种基于改进孤立森林算法与K-Means++算法相结合的交通流异常数据检测模型。首先,使用交通流量和交通流速度数据构建交通流序列;然后,利用改进孤立森林算法,构建交通流数据的异常评分模型,并通过K-... 针对交通流异常数据实时检测问题,提出一种基于改进孤立森林算法与K-Means++算法相结合的交通流异常数据检测模型。首先,使用交通流量和交通流速度数据构建交通流序列;然后,利用改进孤立森林算法,构建交通流数据的异常评分模型,并通过K-Means++算法构建滑动窗口计算出异常评分的阈值,以此来实现对交通流数据异常值的实时检测;最后,通过实例分析验证模型的合理性和可行性。研究结果表明:改进孤立森林算法与K-Means++结合的方法可以准确地确定异常评分的阈值进而检测出异常数据;该模型与仅考虑交通流流量的模型、传统孤立森林模型相比,AUC分别高出29.7%和5.3%,与其他常用的LOF、ABOD、OCSVM方法相比,AUC均有所提高。该模型准确率明显提升,在交通流异常数据检测中具有更好的适用性,能够为交通管理部门提供交通状况检测支持,提高交通管理效率。 展开更多

关键词 交通工程 异常检测模型 改进孤立森林算法 交通流数据 K-Means++算法

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考虑新能源接入下的配电网线损综合检测方法 被引量：5

12

作者 吴若冰 张振超 《电测与仪表》 北大核心 2024年第9期145-150,共6页

双碳目标的提出,促进了电网朝着清洁低碳和安全可控等方向发展,线损是节能减排的直接体现和重要技术指标,针对现有配电网线损异常检测方法存在的检测精度差和效率低等问题,在线损异常检测系统的基础上,提出了一种结合灰色关联分析、改进... 双碳目标的提出,促进了电网朝着清洁低碳和安全可控等方向发展,线损是节能减排的直接体现和重要技术指标,针对现有配电网线损异常检测方法存在的检测精度差和效率低等问题,在线损异常检测系统的基础上,提出了一种结合灰色关联分析、改进K-means算法和孤立森林算法的配电网线损异常检测方法。通过灰色关联分析和改进K-means算法优化孤立森林算法,灰色关联分析完成特征属性的筛选,改进K-means算法完成数据聚类处理,提高了孤立森林算法异常检测的准确率和效率。结果表明,所提方法与常规方法相比,在多项指标上具有最优的检验效果,检验精度达到100%,平均检测时间为0.0402 s,为双碳目标实现提供了一定的支持。 展开更多

关键词 配电网线损 异常检测 灰色关联分析 K-MEANS算法 孤立森林算法 双碳目标

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基于改进孤立森林的海面小目标检测方法

13

作者 李雨笑 胡居荣 +2 位作者 邢延潇 戴天石 张伟杰 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第6期628-636,共9页

针对海杂波背景下的雷达弱目标检测问题以及孤立森林(isolation Forest, iForest)算法在处理高维数据时未充分利用雷达回波信号特征信息的问题,提出了一种基于改进多特征联合的孤立森林弱目标检测方法。该方法通过分析实测海杂波数据在... 针对海杂波背景下的雷达弱目标检测问题以及孤立森林(isolation Forest, iForest)算法在处理高维数据时未充分利用雷达回波信号特征信息的问题,提出了一种基于改进多特征联合的孤立森林弱目标检测方法。该方法通过分析实测海杂波数据在时域、频域和时频域的特性构建了丰富的高维特征矩阵,在iForest算法中融合主成分分析算法进行数据降维,引入平均相关度构成双参数降维准则,以平衡主成分与原始特征之间的相关性。仿真结果表明,所提改进方法在不同海况以及极化方式下均能够有效提升海杂波背景下雷达弱目标检测的性能,且在虚警概率较低的情况下仍有较高的检测概率。 展开更多

关键词 雷达目标检测 孤立森林算法 主成分分析算法 多特征联合 海杂波

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面向机器学习的训练数据集均衡化方法 被引量：13

14

作者 李国和 张腾 +2 位作者 吴卫江 洪云峰 周晓明 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期812-818,共7页

为提高机器学习算法对于不均衡数据的建模效果,提出一种均衡化预处理方法。采用iForest形成每个样本在样本空间中的分布特征评估值,基于负类(多数类)样本的分布特征评估值定义概率分布;根据样本的概率分布,通过轮盘转算法选取负类样本;... 为提高机器学习算法对于不均衡数据的建模效果,提出一种均衡化预处理方法。采用iForest形成每个样本在样本空间中的分布特征评估值,基于负类(多数类)样本的分布特征评估值定义概率分布;根据样本的概率分布,通过轮盘转算法选取负类样本;通过K-means方法形成若干负类样本聚类中心,以聚类中心为最终负类选取样本,实现正负类样本的均衡化。整个过程构成均衡化方法iForest-RM。iForest-RM与其它采样方法在Adaboost模型上的实验对比结果表明,iForest-RM具有更好的均衡化能力,更好获取样本空间分布特性,可有效应用于地震相识别。 展开更多

关键词 数据预处理 不均衡数据 隔离森林 均值聚类 轮盘转算法

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基于改进迁移学习算法的岩体质量评价模型 被引量：6

15

作者 胡建华 郭萌萌 +1 位作者 周坦 张涛 《黄金科学技术》 CSCD 2021年第6期826-833,共8页

岩体质量分级是进行工程设计和施工的基础。通过搜集不同地区55组实测样本和17组插值样本建立案例库,考虑岩体的复杂不确定性和异地岩体的差异性,在案例库基础上提出了一种改进两阶段回归迁移学习(Two-stage TrAdaBoost.R2)—孤立森林(I... 岩体质量分级是进行工程设计和施工的基础。通过搜集不同地区55组实测样本和17组插值样本建立案例库,考虑岩体的复杂不确定性和异地岩体的差异性,在案例库基础上提出了一种改进两阶段回归迁移学习(Two-stage TrAdaBoost.R2)—孤立森林(Isolated Forest)多因素岩体质量等级预测模型。将广州抽水蓄能电站第1期地下工程的12个样本用于模型测试,结果表明:(1)迁移学习可以通过权重调整选出与目标区域岩体相似的样本,解决了传统机器学习方法中同区域训练样本数量不足的问题。(2)孤立森林算法与迁移学习相结合可以排除异常数据的影响,增加模型的稳定性。(3)利用训练好的模型对12个测试样本进行多次判定,结果与实际情况基本相符,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 岩石力学 岩体质量评价 机器学习 迁移学习 孤立森林 TrAdaBoost算法

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非侵入式负荷在线监测系统的设计 被引量：2

16

作者 陈张平 李真 +2 位作者 施永涛 郑小青 屈雷涛 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第2期50-54,135,共6页

结合高频电信号采集器、网络传输平台等硬件设备搭建了非侵入式电信号采集装置,该装置可屏蔽各类噪声从而实现高频率电信号采集,并通过网络实现数据传输,降低数据传输线材成本。在获取到电信号数据后,通过在上位机的数据接收与存储软件... 结合高频电信号采集器、网络传输平台等硬件设备搭建了非侵入式电信号采集装置,该装置可屏蔽各类噪声从而实现高频率电信号采集,并通过网络实现数据传输,降低数据传输线材成本。在获取到电信号数据后,通过在上位机的数据接收与存储软件,实现了电信号高频数据的完整接收并按一定的规则进行存储。测试结果表明,所建立的网络负荷识别准确率达到98.7%,满足在线监测需求。 展开更多

关键词 离散傅里叶变换 改进孤立森林算法 LSTM网络 非侵入式负荷监测

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基于混合方法的多维时间序列驾驶异常点检测 被引量：7

17

作者 衡红军 刘静 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期99-104,共6页

针对传统异常点检测模型难以准确分析汽车驾驶异常行为的情况,建立一种基于自动编码器与孤立森林算法的多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型。利用滑动窗口计算原始多维时间序列范数、范数变化率及相关统计信息值提取数据特征,通过自动... 针对传统异常点检测模型难以准确分析汽车驾驶异常行为的情况,建立一种基于自动编码器与孤立森林算法的多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型。利用滑动窗口计算原始多维时间序列范数、范数变化率及相关统计信息值提取数据特征,通过自动编码器重构特征数据,并结合孤立森林算法实现异常点检测。实验结果表明,与基于LOF、OCSVM、iForest和LSTM-AE的异常点检测模型相比,该模型的召回率和F1度量值可分别提升至6%和2.4%以上,综合性能更优。 展开更多

关键词 多维时间序列 异常点检测 自动编码器 孤立森林算法 特征提取

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针对WSN异常数据检测改进的孤立森林方法 被引量：18

18

作者 吴志强 张胜 +3 位作者 包晓玲 田纪彪 戴维凯 张士进 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期127-131,共5页

异常数据检测一直是无线传感器网络安全的重要防护手段.针对现有方案计算复杂度高和检测精度低等问题,提出一种离散二进制粒子群优化孤立森林算法(BPSO-iForest).依据选择性集成思想,利用离散二进制粒子群算法改进由孤立森林算法生成的... 异常数据检测一直是无线传感器网络安全的重要防护手段.针对现有方案计算复杂度高和检测精度低等问题,提出一种离散二进制粒子群优化孤立森林算法(BPSO-iForest).依据选择性集成思想,利用离散二进制粒子群算法改进由孤立森林算法生成的初始森林,选取初始森林中精度高、差异性大的隔离树,构建最优孤立森林,提升异常数据的检测精度和算法的执行效率.在无线传感器网络数据集上,与传统孤立森林、随机森林算法及其改进算法进行对比实验,结果表明本算法的检测精度和执行效率有明显的提升. 展开更多

关键词 异常数据检测 孤立森林 选择性集成 BPSO-iforest

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面向5G MEC基于行为的用户异常检测方案 被引量：6

19

作者 张伟成 卫红权 +1 位作者 刘树新 王庚润 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期27-34,共8页

5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热... 5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热编码和互信息进行数据预处理和特征选择,并利用极限梯度提升算法训练一个多分类器分类识别进入园区的用户,根据识别结果与用户身份是否一致来判定用户是否异常。在此基础上,通过孤立森林算法对授权用户历史行为数据进行模型训练,从而检测可信任用户的行为是否异常,实现对小型固定园区内未授权用户的识别以及对授权用户异常行为的检测。实验结果表明,该方案可满足边缘计算场景的时间复杂度要求,并且能够有效区分不同用户,分类准确率达到0.953,而对异常行为样本的误报率仅为0.01。 展开更多

关键词 移动边缘计算 用户异常检测 孤立森林算法 极限梯度提升算法 内部威胁检测

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全特征信息均衡建模的内部威胁人物检测 被引量：3

20

作者 刘宇 罗森林 +2 位作者 曲乐炜 潘丽敏 张笈 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期777-784,共8页

针对目前内部威胁人物检测准确率低及高维数据特征信息利用不全的问题,提出全特征信息均衡建模的内部威胁人物检测方法.该方法对组织内部产生的多源数据进行特征提取和构建,通过对所有特征进行交叉分组,利用交叉分组后的特征进行孤立森... 针对目前内部威胁人物检测准确率低及高维数据特征信息利用不全的问题,提出全特征信息均衡建模的内部威胁人物检测方法.该方法对组织内部产生的多源数据进行特征提取和构建,通过对所有特征进行交叉分组,利用交叉分组后的特征进行孤立森林模型构建,提高模型构建过程中对数据特征信息利用的均衡性,利用生成的孤立森林模型进行内部威胁人物检测.实验结果表明,该方法在CERT-IT(v4.2)内部威胁人物数据集上具有较高F_1,且算法效率高,能够有效地用于内部威胁人物检测. 展开更多

关键词 内部威胁人物 异常检测 孤立森林算法 交叉分组 行为日志

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