基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测
基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

【摘要】在目前的林业生产技术检测工作中,基于声发射和神经网络技术为主的木材检验方法采用越来越广泛,已成为各种木材检验工作中最为常见的一种,尤其是在木材受力损伤检测工作中,应用更为普遍。本文主要针对受理木材的声发射信号进行检测和研究,实现了木材损伤过程的全面、深入检测。在研究的过程中所采用的序列号是一种以神经网络模型作为主要基础,对声发射信号的积累以及时间序列号的累积进行仿真检测的。截至目前,就众多的检测结果表明:利用声发射和神经网络技术为主的木材检验误差率仅为 5.6%,而采用误差较大的样本进行检测的时候,其局部误差极大的提升,甚至高达10%,因此就需要在工作中对局部检测技术进行合理分析和归纳,从而实现综合、系统的检测标准。

【关键词】木材检验;声发射;受力损伤;神经网络

自上个世纪中期以来,德国人首先在林业检测中开始利用声发射和神经网络技术进行材料性能的研究和检测,由于在工作中声发射现象和神经网络技术对于各种木材缺陷的形成有着极强的敏感性,因此其具备着极高的动态检测优势和评估材料使用性能的作用。在社会发展中,国内外学者对于木材检测工作的研究越来越深入,也逐步形成了一套综合、系统、深入的研究流程,这也是目前林业生产工作中,业内工作人员研究的核心话题。

1.声发射和神经网络技术分析

在目前的木材检验工作中,利用神经网络建模方式对声发射累积下的各种能量参数以及所能够承受的时间序列进行了合理的预测,研究了其中木材检验工作在受力状态下所发生的种种情况,然后利用人工神经网络对声发射信号、时间序列参数进行深入的总结和归纳,从而针对材料内部的状态进行了实时检测,使得木材受力破坏现象能够提前得到遏制。

1.1声发射分析

所谓的声发射可以定义为物体或者材料在发生变化的时候,内部迅速释放能量而产生的瞬态弹性波动,这种弹性波动的存在是一种极为突出的物理现象,而声发射信号则表示是一个或者多个声发射模式,并且进过传感器验收并接受神经系统处理而形成的某种特定的形式以及电信号。一般来说,材料在受力作用下极容易产生破坏,而在这个时候所产生的声发射现象也极为突出,有着频率范围广、从次声频、声频乃至超声频都能够出现。通常,我们在工作中所常说的声发射信号主要是集中在材料内部所产生的种种问题和现象,这些现象的存在一方面会随着时间的推移和变化而不断的变动,另外也会受到外界因素的干扰而发生一定的变动,如内部裂缝的出现时间、位置、变化趋势等严重扰动会引起声频发生错误的评估问题,进而造成评估损坏的影响。

1.2神经网络

计算机专业毕业论文_BP神经网络的异常点检测应用可行性研究

摘要 异常点数据是指数据集中与众不同数据。这部分数据的量小,但是对于我们的日常生产生活的影响极大。因此,异常点检测被广泛应用于网络入侵检测,金融保险,天气预报以及新药研制等领域。相对于大量的正常数据挖掘而言,异常点检测被称作小模式数据挖掘。BP算法是一种常用的数据挖掘算法。但是BP算法进行实际数据的异常点数据挖掘过程中存在:实际数据的维数较高,存在冗余特征的干扰,以及在高维特征下,数据量不充分的问题。因此,本文分析BP神经网络处理各种数据的情况,并得到以下结果。(1)BP神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据;但是(2)特征相似性较大的数据集,难以分离判断;(3)正常数据不充分或者不具有代表性,因此正常数据类学习不充分,从而导致异常无法判断。针对以上问题,本文提出了以下的改进措施:(1)BP算法前进行特征约简(映射)从中选取有益于异常检测的特征(2)多神经网络融合,不同神经网络识别不同的特征,相互取长补短,融合后得到最终的结果。 关键字:异常,BP,异常点检测,神经网络

Abstract Outlier data is the data set different data. This part of the small amount of data, but for our daily production and life of great. Therefore, the anomaly detection is widely used in network intrusion detection, finance, insurance, weather, and new drug development and other fields. Relative to the large number of normal data mining, the anomaly detection model is called data mining small. BP algorithm is a commonly used data mining algorithm. But the BP algorithm to real data outliers exist in the data mining process: the higher the dimension of the actual data, there are redundant features of the interference, and high-dimensional feature, the issue of inadequate data. Therefore, this paper analyzes a variety of BP neural network processing of data, and to get the following results. (1) BP neural network can better separation characteristics of a single simulation data; but (2) the characteristics of similar large data sets, separation is difficult to judge; (3) normal data is not sufficient or not representative, so the normal data class learning is not sufficient, leading to abnormal can not judge. To solve the above problem, this paper proposes the following improvements: (1) BP algorithm before feature reduction (map) benefit from anomaly detection features selected (2) integration of multiple neural networks, different neural network to recognize the different characteristics of each each other, the final fusion result. Key Words:Outliers-Data,BP,Algorithms,Neural Networks II

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示,计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体,甚至可以初步理解图片或者视频中的内容,在这方面,人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间,就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的,也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后,计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(Deep Neural Network,NN)实现了对图片的识别,包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展,以及处理器(尤其是GPU)强大的算力,给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deep Learning)的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络(感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题,而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算,一层一层的加权求和、激活,最终输出结果。深度神经网络中的参数太多(可达亿级),必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿,设置。.果”、“那是汽车”。有人说,人工智能很傻嘛,到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想:刚出生婴儿就好像是一个裸机,这是经过几十万年的进化才形成的,然后经过几年的学习,就会认识图片和文字了;而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来,并且经过几个小时的“学习”,就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样,给神经网络看一张图并告诉它这是苹果,它就把所有参数做一些调整,使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练,它就可以达到和人差不多的识别能力,可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播(Back Propagation,BP)算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理,以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。

BP神经网络在入侵检测中的应用

收稿日期:2002-10-20. 作者简介:肖道举(1954-),男,副教授;武汉,华中科技大学计算机科学与技术学院(430074). BP 神经网络在入侵检测中的应用 肖道举 毛 辉 陈晓苏 (华中科技大学计算机科学与技术学院) 摘要:对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨.在被监测程序输入条件已知情况下,借助程序行为简档,给出了一种基于BP 神经网络的入侵检测方法,阐述了所用BP 神经网络的基本结构以及训练方法,最后在LIN U X 环境下进行了实验验证.结果表明,在程序行为简档内容比较清晰的条件下,运用BP 神经网络检测入侵,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确检测率.关 键 词:入侵检测;BP 神经网络;程序行为简档 中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号:1671-4512(2003)05-0006-03 网络入侵本质上都是入侵者利用服务器提供的服务程序的弱点进行非法操作以期获得所想要得到的结果.例如LINUX 下的lpr ,sendm ail ,xterm 和eject 等被广泛使用的服务程序都存在一些缓冲区溢出的漏洞,这些漏洞容易被网络入侵者用来获取root 权限.由于这些程序漏洞不易被发现,而且很难修补,无法通过软件升级完全解决,这就要求入侵检测系统应该能够对此类利用服务程序漏洞的攻击作出正确响应[1].本文依据系统服务程序行为简档,提出了一种基于BP 神经网络的入侵检测方法,以求提升入侵检测系统的准确检测率. 1 程序行为分析与检测方法的基本 特征 1.1 程序行为分析 检测未知入侵手段的一种方法是通过建立用户活动简档来记录所有用户在服务器上的活动情况.该方法的基础建立在对用户历史行为的学习之上,通过不断更新用户活动简档,并以此与当前用户行为相比较,一旦发现当前用户行为显著背离正常行为,系统就认定发生了网络入侵.基于用户活动简档的入侵检测方法通常基于这样一个假设,即:入侵者总是突然地改变其行为.因此,如果入侵者缓慢地改变他的行为特征,往往易导致入侵检测系统产生漏报. 应该看到,与用户行为相比,系统服务程序则具有相对稳定的行为特征,因而本文选取系统服 务程序的行为作为研究对象,以期尽可能多地发 现未知的入侵行为.基本做法是对不同系统服务程序分别建立程序行为简档,同时在分析这些简档的基础上求取正常程序行为的期望值,一旦当前程序行为偏离给定期望值过大,即认为攻击发生.这样做的一个优点在于不再需要重复记录用户的正常行为,大大降低了系统开销,同时也可避免因入侵者行为的缓慢改变而导致的系统漏报. 一般而言,程序行为特征至少可表现在以下两个方面:程序的外部特征.例如它的输入;程序的内部特征.例如某些内部变量的取值.1.2 检测方法的基本特征 对程序行为的检测实际上就是对系统服务程序的行为进行分类和识别.为了达到这一目的,要求入侵检测系统不仅应具有系统中每一个服务程序行为模式的知识,而且还应能适应程序行为的改变.显然,采用传统的统计分析方法很难满足这些要求.为此,本文采用BP 神经网络作为入侵检测的基本分析工具. 神经网络有多种模型,本文采用了误差反向传递神经网络(Erro r Back Propagation Neural Netw ork ,简称BP -NN ).BP -NN 采用BP (Back Propagation )算法进行训练.该算法实际上是工程上常用的最小均方误差算法的一种广义形式,它使用梯度最速下降搜索技术,按代价函数(网络的实际输出和期待输出的均方误差)最小的准则递归求解网络的权值和各结点的阈值[2]. 第31卷第5期 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) V ol .31 No .52003年 5月 J .Huazhong U niv .of Sci .&Tech .(N ature Science Editio n ) M ay 2003 DOI :10.13245/j .hust .2003.05.003

第八章入侵检测系统

第八章入侵检测系统 第一节引言 通过电子手段对一个组织信息库的恶意攻击称为信息战(information warfare)。攻击的目的可能干扰组织的正常活动,甚至企图对组织的信息库造成严重的破坏。对信息战的各种抵抗措施都可归结为三类:保护、检测、响应。 保护 (入侵的防范)指保护硬件、软件、数据抵御各种攻击的技术。目前各种网络安全设施如防火墙及VPN,各种加密技术,身份认证技术,易攻击性扫描等都属于保护的范围之内,它们是计算机系统的第一道防线。 检测 (入侵的检测)研究如何高效正确地检测网络攻击。只有入侵防范不足以保护计算机的安全,任何系统及协议都不可避免地存在缺陷,可能是协议本身也可能是协议的实现,还有一些技术之外的社会关系问题,都能威胁信息安全。因此即使采用这些保护措施,入侵者仍可能利用相应缺陷攻入系统,这意味着入侵检测具有其他安全措施所不能代替的作用。 响应 (入侵的响应)是入侵检测之后的处理工作,主要包括损失评估,根除入侵者留下的后门,数据恢复,收集入侵者留下的证据等。这三种安全措施构成完整的信息战防御系统。 入侵检测(Intrusion Detection,ID)是本章讨论的主题之一,它通过监测计算机系统的某些信息,加以分析,检测入侵行为,并做出反应。入侵检测系统所检测的系统信息包括系统记录,网络流量,应用程序日志等。入侵(Intrusion)定义为未经授权的计算机使用者以及不正当使用(misuse)计算机的合法用户(内部威胁),危害或试图危害资源的完整性、保密性、可用性的行为。入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)是实现入侵检测功能的硬件与软件。入侵检测基于这样一个假设,即:入侵行为与正常行为有显著的不同,因而是可以检测的。入侵检测的研究开始于20世纪80年代,进入90年代入侵检测成为研究与应用的热点,其间出现了许多研究原型与商业产品。 入侵检测系统在功能上是入侵防范系统的补充,而并不是入侵防范系统的替代。相反,它与这些系统共同工作,检测出已经躲过这些系统控制的攻击行为。入侵检测系统是计算机系统安全、网络安全的第二道防线。 一个理想的入侵检测系统具有如下特性: ?能以最小的人为干预持续运行。 ?能够从系统崩溃中恢复和重置。 ?能抵抗攻击。IDS必须能监测自身和检测自己是否已经被攻击者所改变。

入侵检测系统的研究

入侵检测系统的研究 【摘要】近几年来,随着网络技术以及网络规模的 不断扩大,此时对计算机系统的攻击已经是随处可见。现阶段,安全问题成为越来越多的人关注的重点。本文主要分析了入侵检测系统的功能、技术等情况。 【关键词】入侵检测系统研究情况 、刖言 目前的安全防护主要有防火墙等手段,但是由于防火墙 本身容易受到攻击,并且内部网络中存在着一系列的问题,从而不能够发挥其应有的作用。面对这一情况,一些组织开 始提出了通过采用更强大的主动策略以及方案来增强网络 的安全性。其中个最有效的解决方法那就是入侵检测。入 侵检测采用的是一种主动技术,从而弥补防火墙技术的不足,并且也可以防止入侵行为。 二、入侵检测系统的概述 (一)入侵检测系统的具体功能 入侵检测就是要借助计算机和网络资源来识别以及响 应一些恶意使用行为。检测的内容主要分为两个部分:外部的入侵行为、内部用户的未授权活动。然而入侵检测系统是由入侵检测的软件以及硬件这两个部分组成的。到现在为

止,入侵检测成为继防火墙之后的第二道安全闸门。在网络 安全体系中,入侵检测是成为一个非常重要的组成部分。总 之,入侵检测的功能主要包括了以下几个功能:第一,对用户活动进行监测以及分析;第二,审计系统构造变化以及弱点;第三,对已知进攻的活动模式进行识别反映,并且要向相关人士报警;第四,统计分析异常行为模式,保证评估重要系统以及数据文件的完整性以及准确性;第五,审计以及跟踪管理操作系统。 二)入侵检测系统的模型 在1987 年正式提出了入侵检测的模型,并且也是第 次将入侵检测作为一种计算机安全防御措施提出来。入侵检测模型主要分为六个部分:第一部分,主体。主体就是指在目标系统上进行活动的实体,也就是一般情况下所说的用户。第二部分,对象。对象就是指资源,主要是由系统文件、设备、命令等组成的。第三部分,审计记录。在主体对象中,活动起着操作性的作用,然而对操作系统来说,这些操作包括了登陆、退出、读、写以及执行等。异常条件主要是指系统可以识别异常的活动,比如:违反系统读写权限。资源使用情况主要指的是在系统内部,资源的实际消耗情况。时间戳主要是指活动所发生的时间。第四部分,活动档案。活动档案就是指系统正常行为的模型,并且可以将系统正常活动的相关信息保存下来。第五部分,异常记录。异常记录主要是可以将异常事件的发生情况表现出来。第六部分,活动规则。活动规则主要是指通过一组异常记录来判断入侵是否发生在规划集合中。一般情况下,通过将系统的正常活动模型作为准则,并且要按照专家所提出的系统或者统计方法来分析以及处理审计记录,如果已经发生了入侵,那么此时就应该采用相应的处理措施。 三)入侵检测系统的具体分类 通过研究现有的入侵检测系统,可以按照信息源的不同 将入侵检测系统分为以下几类: 第一,以主机为基础的入侵检测系统。通过对主机的审 计记录来进行监视以及分析,从而可以达到了入侵检测。这 监视主要发生在分布式、加密以及交换的环境中,从而可以判断出攻击是否发生。然而这一入侵检测系统存在着缺点,那就是该系统与具体操作系统平台有联系,从而很难将来自网络的入侵检测出来,并且会占有一定的系

BP神经网络的异常点检测应用可行性研究

本科毕业设计(论文) BP神经网络的异常点检测应用可行性研究 摘要 异常点数据是指数据集中与众不同数据。这部分数据的量小,但是对于我们的日常生产生活的影响极大。因此,异常点检测被广泛应用于网络入侵检测,金融保险,天气预报以及新药研制等领域。相对于大量的正常数据挖掘而言,异常点检测被称作小模式数据挖掘。BP算法是一种常用的数据挖掘算法。但是BP算法进行实际数据的异常点数据挖掘过程中存在:实际数据的维数较高,存在冗余特征的干扰,以及在高维特征下,数据量不充分的问题。因此,本文分析BP神经网络处理各种数据的情况,并得到以下结果。(1)BP神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据;但是(2)特征相似性较大的数据集,难以分离判断;(3)正常数据不充分或者不具有代表性,因此正常数据类学习不充分,从而导致异常无法判断。针对以上问题,本文提出了以下的改进措施:(1)BP算法前进行特征约简(映射)从中选取有益于异常检测的特征(2)多神经网络融合,不同神经网络识别不同的特征,相互取长补短,融合后得到最终的结果。 关键字:异常,BP,异常点检测,神经网络

Abstract Outlier data is the data set different data. This part of the small amount of data, but for our daily production and life of great. Therefore, the anomaly detection is widely used in network intrusion detection, finance, insurance, weather, and new drug development and other fields. Relative to the large number of normal data mining, the anomaly detection model is called data mining small. BP algorithm is a commonly used data mining algorithm. But the BP algorithm to real data outliers exist in the data mining process: the higher the dimension of the actual data, there are redundant features of the interference, and high-dimensional feature, the issue of inadequate data. Therefore, this paper analyzes a variety of BP neural network processing of data, and to get the following results. (1) BP neural network can better separation characteristics of a single simulation data; but (2) the characteristics of similar large data sets, separation is difficult to judge; (3) normal data is not sufficient or not representative, so the normal data class learning is not sufficient, leading to abnormal can not judge. To solve the above problem, this paper proposes the following improvements: (1) BP algorithm before feature reduction (map) benefit from anomaly detection features selected (2) integration of multiple neural networks, different neural network to recognize the different characteristics of each each other, the final fusion result. Key Words:Outliers-Data,BP,Algorithms,Neural Networks

(完整版)深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日,由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理:教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文,从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长,机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前,包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks,DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度,但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此,那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量,同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址:https://https://www.360docs.net/doc/3d4500322.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地,本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构,并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势,这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结,并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计,还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念:理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用,使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中,DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征,在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU),已经成为许多DNN 处理的砥柱,但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下:

入侵检测技术简单汇总

入侵检测技术 注意:本文只是对入侵检测技术的粗略的汇总,可供平时了解与学习,不能作为科研使用! 入侵检测分析系统可以采用两种类型的检测技术:异常检测(Anomaly Detection)和误用 检测(Misuse Detection). 异常检测 异常检测也被称为基于行为的检测,基于行为的检测指根据使用者的行为或资源使用状况来判断是否入侵。基于行为的检测与系统相对无关,通用性较强。它甚至有可能检测出以前未出现过的攻击方法,不像基于知识的检测那样受已知脆弱性的限制。但因为不可能对整个系统内的所有用户行为进行全面的描述,况且每个用户的行为是经常改变的,所以它的主要缺陷在于误检率很高。尤其在用户数目众多,或工作目的经常改变的环境中。其次由于统计简表要不断更新,入侵者如果知道某系统在检测器的监视之下,他们能慢慢地训练检测系统,以至于最初认为是异常的行为,经一段时间训练后也认为是正常的了。 异常检测主要方法: (1)统计分析 概率统计方法是基于行为的入侵检测中应用最早也是最多的一种方法。首先,检测器根据用户对象的动作为每个用户都建立一个用户特征表,通过比较当前特征与已存储定型的以前特征,从而判断是否是异常行为。 用户特征表需要根据审计记录情况不断地加以更新。用于描述特征的变量类型有: 操作密度:度量操作执行的速率,常用于检测通过长时间平均觉察不到的异常行为; 审计记录分布:度量在最新纪录中所有操作类型的分布; 范畴尺度:度量在一定动作范畴内特定操作的分布情况; 数值尺度:度量那些产生数值结果的操作,如CPU 使用量,I/O 使用量等。 统计分析通过在一段时间内收集与合法用户行为相关的数据来定义正常的域值(Threshold ),如果当前的行为偏离了正常行为的域值,那么就是有入侵的产生。对于用户所生成的每一个审计记录,系统经计算生成一个单独的检测统计值T2,用来综合表明最近用户行为的异常程度较大的T2值将指示有异常行为的发生,而接近于零的T2值则指示正常的行为。统计值T2本身是一个对多个测量值异常度的综合评价指标。假设有n个测量值表示为Si ,(1<=i<=n ),则T2 =a1S12+a2S22+…+a n S n2,其中a i(1<=i<=n )表示第i个测量值的权重。 其优点是能应用成熟的概率统计理论,检测率较高,因为它可以使用不同类型的审计数据,但也有一些不足之处,如:统计检测对事件发生的次序不敏感,也就是说,完全依靠统计理论可能漏检那些利用彼此关联事件的入侵行为。其次,定义是否入侵的判断阙值也比

深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示,计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体,甚至可以初步理解图片或者视频中的内容,在这方面,人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间,就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的,也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后,计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(DeepNeural Network,NN)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展,以及处理器(尤其是GPU)强大的算力,给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deep Learning)的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络(感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题,而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算,一层一层的加权求和、激活,最终输出结果。深度神经网络中的参数太多(可达亿级),必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿,在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

(完整版)基于神经网络的网络入侵检测

基于神经网络的网络入侵检测 本章从人工神经网络的角度出发,对基于神经网络的网络入侵检测系统展开研究。在尝试用不同的网络结构训练和测试神经网络后,引入dropout层并给出了一种效果较好的网络结构。基于该网络结构,对目前的神经网络训练算法进行了改进和优化,从而有效避免了训练时出现的过拟合问题,提升了训练效率。 4.1 BP神经网络相关理论 本章从学习算法与网络结构相结合的角度出发,神经网络包括单层前向网络、多层前向网络、反馈神经网络、随机神经网络、竞争神经网络等多种类型。构造人工神经网络模型时主要考虑神经元的特征、网络的拓补结构以及学习规则等。本文选择反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)作为基本网络模型。 BP神经网络是一种通过误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络模型形式之一。网络中每一层的节点都只接收上一层的输出,而每一层节点的输出都只影响下一层的输入,同层节点之间没有交互,相邻两层节点之间均为全连接模式。BP神经网络在结构上分为输入层、隐含层与输出层三部分,其拓扑结构如图4-1所示。 图4-1 BP神经网络拓扑结构 Figure 4-1 Topological Structure of BP Neural Network

这里隐含层既可以是一层也可以是多层,数据在输入后由隐含层传递到输出层,通过各层的处理最终得到输出结果。 传统的BP网络算法可分为两个过程:神经网络中信号的前向传播和误差函数的反向传播。算法在执行时会不断调整网络中的权值和偏置,计算输出结果与期望结果之间的误差,当误差达到预先设定的值后,算法就会结束。 (1)前向传播 隐含层第J个节点的输出通过式(4-1)来计算: (4-1) 式中ωij代表输入层到隐含层的权重,αj代表输入层到隐含层的偏置,n 为输入层的节点个数,f(.)为激活函数。输出层第k个节点的输出通过式(4-2)来计算: (4-2) 式中ωjk代表隐含层到输出层的权重,bk代表隐含层到输出层的偏置,l为隐含层的结点个数。 根据实际输出与期望输出来计算误差,见式(4-3)。 (4-3) 式中(Yk-Ok)用ek来表示,Yk代表期望输出,m为输出层的结点个数。 当E不满足要求时,就会进入反向传播阶段。 (2)反向传播 反向传播是从输出到输入的传播过程。从式((4-1)至式(4-3 )中,可以发现网络误差E是与各层权值和偏置有关的函数,所以如果想减小误差,需要对权值和偏置进行调整。一般采取梯度下降法反向计算每层的权值增量,令权值的变化量同误差的负梯度方向成正相关,调整的原则是令误差沿负梯度方向不断减少。权值的更新公式见式(4-4),偏置的更新公式见式(4-5)。

入侵检测系统研究的论文

入侵检测系统研究的论文 摘要介绍了入侵检测系统的概念,分析了入侵检测系统的模型;并对现有的入侵检测系统进行了分类,讨论了入侵检测系统的评价标准,最后对入侵检测系统的发展趋势作了有意义的预测。 关键词入侵检测系统;cidf ;网络安全;防火墙 0 引言 近年来,随着信息和网络技术的高速发展以及政治、经济或者军事利益的驱动,计算机和网络基础设施,特别是各种官方机构的网站,成为黑客攻击的热门目标。近年来对电子商务的热切需求,更加激化了这种入侵事件的增长趋势。由于防火墙只防外不防内,并且很容易被绕过,所以仅仅依赖防火墙的计算机系统已经不能对付日益猖獗的入侵行为,对付入侵行为的第二道防线——入侵检测系统就被启用了。 1 入侵检测系统(ids)概念 1980年,james 第一次系统阐述了入侵检测的概念,并将入侵行为分为外部滲透、内部滲透和不法行为三种,还提出了利用审计数据监视入侵活动的思想[1]。即其之后,1986年dorothy 提出实时异常检测的概念[2]并建立了第一个实时入侵检测模型,命名为入侵检测专家系统(ides),1990年,等设计出监视网络数据流的入侵检测系统,nsm(network security monitor)。自此之后,入侵检测系统才真正发展起来。 anderson将入侵尝试或威胁定义为:潜在的、有预谋的、未经授权的访问信息、操作信息、致使系统不可靠或无法使用的企图。而入侵检测的定义为[4]:发现非授权使用计算机的个体(如“黑客”)或计算机系统的合法用户滥用其访问系统的权利以及企图实施上述行为的个体。执行入侵检测任务的程序即是入侵检测系统。入侵检测系统也可以定义为:检测企图破坏计算机资源的完整性,真实性和可用性的行为的软件。 入侵检测系统执行的主要任务包括[3]:监视、分析用户及系统活动;审计系统构造和弱点;识别、反映已知进攻的活动模式,向相关人士报警;统计分析异常行为模式;评估重要系统和数据文件的完整性;审计、跟踪管理操作系统,识别用户违反安全策略的行为。入侵检测一般分为三个步骤:信息收集、数据分析、响应。 入侵检测的目的:(1)识别入侵者;(2)识别入侵行为;(3)检测和监视以实施的入侵行为;(4)为对抗入侵提供信息,阻止入侵的发生和事态的扩大; 2 入侵检测系统模型 美国斯坦福国际研究所(sri)的于1986年首次提出一种入侵检测模型[2],该模型的检测方法就是建立用户正常行为的描述模型,并以此同当前用户活动的审计记录进行比较,如果有较大偏差,则表示有异常活动发生。这是一种基于统计的检测方法。随着技术的发展,后来人们又提出了基于规则的检测方法。结合这两种方法的优点,人们设计出很多入侵检测的模型。通用入侵检测构架(common intrusion detection framework简称cidf)组织,试图将现有的入侵检测系统标准化,cidf阐述了一个入侵检测系统的通用模型(一般称为cidf模型)。它将一个入侵检测系统分为以下四个组件: 事件产生器(event generators) 事件分析器(event analyzers) 响应单元(response units) 事件数据库(event databases) 它将需要分析的数据通称为事件,事件可以是基于网络的数据包也可以是基于主机的系统日志中的信息。事件产生器的目的是从整个计算机环境中获得事件,并向系统其它部分提供此事件。事件分析器分析得到的事件并产生分析结果。响应单元则是对分析结果做出反应

基于神经网络的实时入侵检测系统的研究和实现

1引言 目前,网络的攻击手段越来越多,入侵手段也不断更新。抵制攻击常用的机制是防火墙,它是被动的网络安全机制,对许多攻击难以检测,尤其是来自内部网络的攻击。入侵检测它弥补了传统安全技术的不足,是一种主动的防御技术。根据CIDF(CommonIntrusionDetectionFramework)标准[1]。 IDS就是通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象的网络安全技术。 根据入侵检测系统的信息源,通常将入侵检测系统分为三类[2]:基于主机的入侵检测系统(Host-BasedIDS)、基于网络的入侵检测系统(Network-BasedIDS)和基于应用程序的入侵检测系统(Application-BasedIDS)。基于主机的入侵检测系统检测的信息主要来自操作系统的审计踪迹和系统日志。基于网络的入侵检测系统的信息源是网络数据包。基于应用程序的入侵检测系统的信息源则是应用程序产生的事务日志,它实际上是基于主机的入侵检测系统的一个特例。三种入侵检测手段都具有自己的优点和不足,互相可作为补充。 不同的入侵检测算法将直接决定本系统的执行效率,所以选用好的入侵检测算法是非常重要的。入侵检测算法大致有简单模式匹配、专家系统、模型推理、状态转换分析等。目前多数商业化的入侵检测产品都采用简单模式匹配。其特点是原理简单、扩展性好、检测效率高、可以实时检测,但只能适用于比较简单的攻击方式,并且误报率高。由于人工神经网络在入侵检测中具有如下应用优势[3]:(1)人工神经网络具有卓越的非线性映射能力和知识归纳学习,可以通过对大量实例样本反复学习来逐渐调整和修改人工神经网络的权值分布,使人工神经网络收敛于稳定状态,从而完成知识的学习,获得预测能力。(2)人工神经网络能不断接受新的实例样本,并不断调整人工神经网络的权值分布,自适应能力强,具有动态特性。(3)人工神经网络具有良好的知识推理能力,当人工神经网络学会正常行为模式,就能够对偏离正常行为特征轮廓的事件做出反应,进而可 基于神经网络的实时入侵检测系统的研究和实现 仲兆满1,李存华2,3,管燕1,2 ZHONGZhao-man1,LICun-hua2,3,GUANYan1,2 1.连云港师范高等专科学校计算机科学与技术系,江苏连云港222006 2.扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009 3.淮海工学院,计算机科学与技术系,江苏连云港222005 1.DepartmentofComputer,LianyungangTeacher’sCollege,Lianyungang,Jiangsu222006,China 2.CollegeofInformationEngineering,YangzhouUniversity,Yangzhou,Jiangsu225009,China 3.DepartmentofComputerScience,HuaihaiInstituteofTechnology,Lianyungang,Jiangsu222005,China E-mail:zhongzhaoman@163.com ZHONGZhao-man,LICun-hua,GUANYan.Instantintrusiondetectionsystembasedonneuralnetwork.ComputerEngineeringandApplications,2007,43(30):120-123. Abstract:AccordingtothecharacteristicsoftheattacksagainstTCP/IPprotocol,transferringlayerdatapacketscanbeclassifiedintothreetypes(namelyUDP,TCPandICMP)andhandledrespectively.Thethreetypesofpacketsareusedasinputtotrainandformulatedifferentneuralnetworksforintrusiondetection.Withtheproposedmethod,anovelinstantintrusiondetectionsystemisdesignedandachieved.Thesystemhasfavorableusability,extensibilityandtheparametersofthenetworkstructurecanbeflexiblyadjustedtoachievesatisfactorydetectionperformance.Experimentalresultsprovethatdisposingdatapacketsrespectivelycanreducethetimeofneuralnetworktrainingandimprovetheaccuracyofnetworkintrusiondetection. Keywords:networksecurity;intrusiondetection;BPneuralnetwork;packetsoftransferringlayer 摘要:根据TCP/IP协议族攻击的特征,提出在传输层上将捕获的数据包分成三类(UDP、TCP和ICMP)分别进行编码并输入到三个不同的神经网络中训练、检测。根据以上思想设计并实现了一个基于BP神经网络的实时入侵检测系统的原型。该原型系统具有通用性和可扩展性,能够根据需要灵活调整网络结构和训练参数,可以发展为更精确的网络入侵检测系统。最后给出了实验设计及其结果,证明了文中对数据包分类处理的方法既能减少网络训练的次数,又能提高网络检测的精度。 关键词:网络安全;入侵检测;BP神经网络;传输层数据包 文章编号:1002-8331(2007)30-0120-04文献标识码:A中图分类号:TP393 作者简介:仲兆满(1977-),男,讲师,主要研究方向为智能信息处理、网络安全等;李存华(1963-),男,教授,博士,主要研究方向为网络安全、数据挖掘等;管燕(1976-),女,讲师,主要研究方向为图像处理、模式识别等。

基于神经网络的异常文本检测

深度学习的快速发展使得基于神经网络的自然语言处理方法逐渐进入人们的视野,并且在各个领域逐渐击败传统自然语言处理方法,推动了互联网内容过滤的算法升级。■1.2 研究现状 该问题的研究现状目前主要是在文本向量化与意图理解两方面。 在文本向量化方面,主要有两种方式,分别是基于神经网络的方式和基于共现矩阵的方式。2001年,来自蒙特利尔大学计算机教授Yoshua Bengio给出了一种三层神经网络来捕捉文本的向量化表示,被称为NNLM方法。2013年,来自Google的Mikolov.Tomas等人发表了《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》,提出了两种词向量映射模型,不仅简化了NNLM模型,也提升了训练的准确度,在训练得到的词向量中。同年,Google公司开源了可以在百万词典和千亿级别语料数据上进行计算的word2vec工具,并分享了基于分布式计算框架在千亿级大规模新闻语料中训练得到了词向量结果,极大推动了自然语言处理的发展。而另一种方式是由斯坦福提出的Glove方法,其利用共现矩阵来产生词向量,希望词向量可以表达共现矩阵所包含的信息。 另一方面意图理解方面,由中科大所提出了ESIM模型采用了双向链式LSTM与树LSTM的模型,同时在模型中加入注意力方法来改善了序列方法的问题,从而在意图理解上以较小的代价起到了非常好的结果,在当时去了了意图理解 图1 ■1.3 研究意义 如上所叙述,在自然语言处理领域的异常文本检测工作有着非常重要的价值,其可以作为过滤模块在互联网应用中的多个场景应用,例如问答社区,例如点评社区等。该算法可以大大提升异常文本的过滤效果,改善互联网风气,以保障大家的合法权益。除此之外,异常检测技术本身作为自然语言处理的一个落地场景,也对自然语言处理的多种基础研究有着推动作用,例如文本向量化,文本意图检测,以及深度学习的一些研究。 2 模型简介及分析 本模型主要分为三层,分别是嵌入层,文本表示层以及分类层,在第一层选择预训练的词向量进行词嵌入,并输入文本表示层,文本表示层使用LSTM网络来进行训练,并将向量结果输入分类层,分类层使用逻辑斯谛回归来进行分类,最终使用交叉熵来定义损失。 ■2.1 嵌入层 在本模型的第一层首先使用了One-hot Representation 对模型进行表示,并使用查表的方式将每个词向量转化为一个预训练好的词向量,其中每个词被转化为词向量的规则是一致的,这个方式引入了预训练的词向量,其目的是引入在更大规模语料上得到的先验知识,并用以补充模型对自然文本的理解能力,该方式是目前自然语言处理的研究领域中非常常见的操作,也在各个方向的研究中起到了良好的作用。 90 | 电子制作 2019年03月

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