基于多元异构网络安全数据可视化融合分析方法_张胜
多源异构数据情境中学术知识图谱模型构建研究
多源异构数据情境中学术知识图谱模型构建研究1. 引言1.1 背景介绍学术知识图谱是一种以知识为中心的图形表示，它帮助研究人员在各种学术领域中发现、管理和利用知识。
在当今信息爆炸的时代，学术知识图谱的构建变得尤为重要。
由于学术领域的复杂性和多样性，单一数据源的知识图谱存在信息不足和局限性的问题。
基于多源异构数据构建学术知识图谱成为当前研究领域的一个热点问题。
多源异构数据包括了来自不同来源、不同领域和不同结构的数据，如学术论文、专利、项目资助等。
这些数据之间存在着丰富的关联和交叉，通过整合这些数据可以更全面地呈现知识之间的关系。
多源异构数据的整合涉及到数据的清洗、融合和统一表示等技术挑战，需要借助先进的数据处理和知识表示方法来实现。
构建基于多源异构数据的学术知识图谱模型具有重要的意义和挑战。
本研究旨在探索如何有效地整合、表示和融合多源异构数据，构建高质量的学术知识图谱模型，以提升学术研究的效率和质量。
通过本研究，可以为学术研究者提供更便捷的知识获取和交流平台，推动学术领域的发展和创新。
1.2 研究意义通过建立学术知识图谱模型，可以有效地整合来自不同学术领域、不同研究机构以及不同数据源的知识信息，实现知识的跨领域、跨机构、跨源的研究与应用。
学术知识图谱模型能够帮助研究人员更好地了解学科之间的关联与演化，发现新的知识点和研究热点，对于促进科学研究和学术交流具有积极的推动作用。
学术知识图谱模型还能够为学术信息检索、文献推荐、科研决策等方面提供更加精确、个性化的服务，促进学术研究的进步和创新。
通过构建多源异构数据情境中的学术知识图谱模型，可以更好地应对信息时代的挑战，推动学术研究的发展，促进知识的共享与传播。
【字数：320】1.3 研究目的研究目的是为了解决多源异构数据情境下学术知识图谱构建中的挑战和问题，提出一种有效的模型构建方法。
通过整合不同来源、不同类型的学术数据，构建一个全面、准确、可扩展的知识图谱模型，以实现学术领域知识的整合和共享。
基于多源融合的联级网络安全态势感知模型
基于多源融合的联级网络安全态势感知模型
马晋
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2024(48)3
【摘要】为实时获取网络安全状态,便于管理员及时采取响应措施,建立基于多源融合的联级网络安全态势感知模型。
确立数据分割点,通过分割条件对数据实施连续的自适应离散化处理;采用粒子群算法融合相同类型的感知数据;以资产重要程度、脆弱指数与威胁指数为态势感知一级指标,建立联级网络安全态势感知指标体系;输入融合数据到支持向量机中,将态势感知问题变换为支持向量机分类预测问题,得到最佳分类函数,建立综合感知矩阵,完成感知模型构建。
实验结果表明,所建模型提高了多源数据融合效果,感知结果较精确。
【总页数】6页(P164-169)
【作者】马晋
【作者单位】重庆市气象信息与技术保障中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于多源融合的网络安全态势感知模型
2.基于决策树算法的联级网络安全态势感知模型
3.一种基于多源融合的网络安全态势感知模型
4.基于决策树的联级网络安全态势感知系统设计
5.基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型
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多源异构数据采集和可视化解决方案
多源异构数据采集和可视化解决方案1.数据采集在多源异构数据采集过程中，首先需要确定数据源的类型和格式，然后选择合适的采集工具。
常见的数据源类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如关系数据库、Web数据、传感器数据等。
采集工具选择取决于数据源类型和格式。
对于结构化数据，可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具，如IBM InfoSphere DataStage、Informatica PowerCenter等。
对于半结构化数据，可以使用爬虫工具，如Scrapy、Apache Nutch等。
对于非结构化数据，可以使用自然语言处理工具，如NLTK、Stanford NLP等。
2.数据清洗和集成在数据采集后，常常需要进行数据清洗和集成，以确保数据的质量和一致性。
数据清洗包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等。
数据集成包括将来自不同数据源的数据合并在一起，以及将其转换为统一的格式和结构。
数据清洗和集成的工具和方法有很多，如数据挖掘工具、统计分析工具、自然语言处理工具等。
常用的工具有R、Python、Apache Spark等。
3.数据存储在数据清洗和集成后，需要将数据持久化存储起来，以便于后续的分析和可视化。
常见的数据存储方式包括关系数据库、NoSQL数据库、文件系统等。
选择合适的存储方式取决于数据的规模、访问模式以及安全性需求。
4.数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程，以便于用户更直观地理解和分析数据。
常见的数据可视化图形包括折线图、柱状图、地图、散点图等。
数据可视化的工具有很多，如Tableau、D3.js、Matplotlib、ggplot2等。
选择合适的工具取决于数据的类型、目标受众以及需求。
5.数据分析数据可视化只是数据分析的一部分，为了更深入地理解和分析数据，还可以进行数据挖掘、机器学习、统计分析等。
这些方法可以帮助发现数据之间的关联和模式，预测未来的趋势。
数据特征融合经典方法_概述及解释说明
数据特征融合经典方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当前信息时代，数据的积累量呈指数级增长。
然而，这些海量的数据往往存在着高维度、复杂性和异构性等问题，对数据挖掘和分析带来了挑战。
为了充分利用这些宝贵的数据资源，并从中获取有意义的信息和洞察力，数据特征融合成为一种重要的技术手段。
1.2 文章结构本文将围绕数据特征融合经典方法展开讨论。
首先，在第2节中，我们将介绍几种常用的数据特征融合方法，包括方法A、方法B和方法C。
接下来，在第3节中，我们将对数据特征融合的概念进行解释，并讨论经典方法的优势与限制。
最后，在第4节中，我们将通过应用案例和实际效果评估来验证这些经典方法的实际应用价值。
最后一节则是对整篇文章进行总结，并展望未来数据特征融合研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在系统地概述和解释数据特征融合经典方法，并深入探讨其在实际应用中的效果和局限性。
通过对这些方法的介绍和评估，我们希望能够增进对数据特征融合技术的理解，并为相关领域的研究和实践提供有益的指导和启示。
而对未来数据特征融合研究方向的展望，则可以引领更加创新和高效的数据分析方法的发展。
2. 数据特征融合经典方法:2.1 方法A:方法A是一种常用的数据特征融合方法。
它主要基于统计学原理，通过整合不同数据源的特征信息，来达到提高模型性能的目的。
该方法首先对待融合的数据进行探索性分析，了解不同特征之间的关系和重要程度。
然后，根据特征选择算法挑选出最具代表性和相关性的特征，并进行组合。
最后，采用适当的机器学习算法对整合后的特征进行建模与训练。
2.2 方法B:方法B是基于深度学习技术的数据特征融合方法。
它利用深度神经网络模型强大的拟合能力，能够从多个数据源中提取出高层次、抽象化的特征表示形式。
该方法首先构建深度神经网络结构，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，并将不同数据源输入到相应网络中进行训练。
然后，通过将各网络输出进行融合或级联操作得到最终预测结果。
多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用
多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，感知数据的获取与处理已成为众多领域，如智能监控、自动驾驶、航空航天等的关键技术。
其中，多源异构感知数据融合技术更是成为了一个研究热点。
本文旨在探讨多源异构感知数据融合方法，以及其在目标定位跟踪中的应用。
本文将介绍多源异构感知数据的概念和特点，阐述数据融合的必要性和挑战。
在此基础上，我们将详细讨论多源异构感知数据融合的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合算法等。
这些技术是实现高效、准确数据融合的关键。
本文将重点探讨多源异构感知数据融合在目标定位跟踪中的应用。
我们将分析目标定位跟踪的基本原理和方法，以及多源异构感知数据融合如何提升目标定位跟踪的精度和鲁棒性。
我们还将讨论在实际应用中可能遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案。
本文将总结多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用现状，并展望未来的发展趋势。
我们希望通过本文的研究，能够为多源异构感知数据融合技术的发展和应用提供有益的参考和启示。
二、多源异构感知数据融合方法多源异构感知数据融合方法是指将来自不同感知设备、不同数据格式和不同类型的数据进行有效融合，以提高数据质量、增强信息的完整性和准确性，从而实现更精确的目标定位与跟踪。
需要对各个感知设备采集的数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、去噪、标准化和归一化等操作，目的是消除数据中的冗余、错误和噪声，使数据更适合后续的融合处理。
接下来，对预处理后的数据进行特征提取。
特征提取的目的是从原始数据中提取出与目标定位跟踪相关的关键信息，如目标的形状、大小、颜色、纹理等。
对于不同类型的感知数据，需要采用相应的特征提取方法。
数据融合策略是多源异构感知数据融合方法的核心。
根据数据的特性和应用场景，可以选择不同的融合策略，如加权平均融合、卡尔曼滤波融合、基于机器学习的融合等。
加权平均融合适用于数据质量相近的情况，卡尔曼滤波融合适用于动态目标跟踪，而基于机器学习的融合则适用于复杂场景下的数据融合。
《2024年基于多源异构数据的高速公路交通安全评估方法》范文
《基于多源异构数据的高速公路交通安全评估方法》篇一一、引言随着高速公路的快速发展，交通安全问题日益突出，对高速公路交通安全进行科学、有效的评估显得尤为重要。
本文提出了一种基于多源异构数据的高速公路交通安全评估方法，旨在综合利用各种数据资源，提高评估的准确性和可靠性。
二、多源异构数据概述多源异构数据主要指来自不同渠道、不同类型、不同格式的数据。
在高速公路交通安全评估中，多源异构数据主要包括交通流量数据、气象数据、道路状况数据、车辆信息数据、事故数据等。
这些数据具有多样性、动态性和复杂性的特点，为交通安全评估提供了丰富的信息来源。
三、评估方法1. 数据采集与预处理首先，需要从多个渠道收集相关数据，包括交通流量监测设备、气象站、道路传感器、车辆通信设备等。
然后，对收集到的数据进行清洗、筛选和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据融合与关联分析将清洗后的多源异构数据进行融合和关联分析，提取出与交通安全相关的特征信息。
例如，通过分析交通流量数据和气象数据，可以得出不同天气条件下交通流量与交通事故的关系；通过分析道路状况数据和车辆信息数据，可以得出道路状况对车辆行驶安全的影响等。
3. 交通安全评估模型构建根据提取的特征信息，构建交通安全评估模型。
模型可以采用机器学习、深度学习等方法进行训练和优化。
在模型训练过程中，需要充分考虑数据的多样性和动态性，以及不同因素之间的相互影响。
4. 评估结果分析与应用将评估结果以可视化方式呈现，便于相关人员了解高速公路的交通安全状况。
同时，根据评估结果制定相应的交通管理措施和应急预案，以提高高速公路的交通安全水平。
此外，还可以将评估结果应用于交通规划、道路设计等方面，为相关决策提供科学依据。
四、方法优势与局限性基于多源异构数据的高速公路交通安全评估方法具有以下优势：一是数据来源广泛，可以全面反映高速公路的交通安全状况；二是数据类型多样，可以提取出与交通安全相关的多种特征信息；三是采用先进的机器学习和深度学习等方法进行模型训练和优化，提高了评估的准确性和可靠性。
大规模网络安全数据协同可视分析方法研究
赵颖;樊晓平;周芳芳;黄伟;汤梦姣
【期刊名称】《计算机科学与探索》
【年(卷),期】2014(000)007
【摘 要】网络安全可视化是近年来网络安全研究的热点，它通过提供有效的信息可视化工具，提升网络安全分析师在解决网络安全问题过程中的感知和认知能力，从而发现模式、识别异常和掌握趋势。为了应对大规模、多数据源的网络安全协同可视分析需求，研究了基于统一格式的事件元组和统计元组的数据融合模型，并提出了擅长事件关联分析的雷达图和擅长统计时序对比分析的对比堆叠流图的设计方法。最后使用该原型系统对2013国际可视分析挑战赛（visual analytics science and technology challenge，VAST Challenge）中网络安全数据可视分析竞赛提供的数据集进行了分析，通过实验和讨论验证了该网络安全数据协同可视分析方法的有效性。%Network security visualization is a growing community of network security research in recent years. It provides the human security analysts with better tools to discover patterns, detect anomalies, identify correlations of security events with higher efficiency. To meet the demand of cooperative visual analytics on large-scale network and multi-source data, this paper develops a data fusion model based on the even tuple and statistics tuple within uni-form data formats, raises a design strategy including the radial graph that is good at parsing events correlations and comparative stacked stream that is good at comparing statistics time series, explores the automated deployment method based on networklogic topology and edge bundling method in radial graph. Finally by utilizing the pro-posed prototype system to analyze network security datasets in VAST Challenge 2013 and conducting some experi-ments and discussions, the effectiveness of tools is verified and substantiated.
基于多源异构数据融合的铁路供电系统大数据智能分析灾害预警技术研究
基于多源异构数据融合的铁路供电系统大数据智能分析灾害预警技术研究发表时间：2019-01-08T12:50:29.937Z 来源：《电力设备》2018年第24期作者：孙亚林李舒妤任涛[导读] 摘要：铁路牵引供电设备是保障铁路运输安全及正常的行车秩序的前提。
（中国铁路济南局集团有限公司济南供电段山东济南 250031）摘要：铁路牵引供电设备是保障铁路运输安全及正常的行车秩序的前提。
但是因铁路行车密集,维修天窗时间有限,对牵引供电关键设备状态的检测监测与分析都提出了较高的标准和要求。
本文对牵引供电关键设备的监测技术结合济南供电段的具体应用及解决的实际问题进行了研究。
关键字：牵引供电；检测监测；智能识别；自动告警；可视化引言随着我国铁路运输日新月异地发展，对铁路正常的行车秩序及运输的安全正点要求不断被提高。
异物侵害对铁路正常运输造成的影响越来越突出，给供电专业造成的损失是巨大的。
异物侵害无规律可循、具有突发性、不可预见性等特点。
铁路供电设备相对固定、点多线长等特点给巡视检查、应急处置带来了困难。
因此，开展铁路供电系统智能防灾预警技术的研究具有非常重要的意义。
1、现状分析铁路供电系统中的线路主要沿铁路两侧及上方架设，受到地理环境的限制，运行条件恶劣，线路长期暴露在自然环境中，经受着风、雨、雷、电、污、雾的侵害，长期以来设备检查、故障处置、缺陷确认全部依靠人工现场巡视检查，给设备的可靠运行带来了安全隐患。
多年来没有一套完善的具有智能识别报警功能的监测装置来替代人工巡视检查，减轻人员的劳动轻度，减少故障延时，提高缺陷确认的精准度。
2、供电系统设备特点铁路供电系统主要由信号供电和牵引供电两部分组成，信号供电主要负责向自闭贯通线路提供电源，牵引供电主要负责向接触网提供电源。
2.1信号电源的高压线路主要包括自动闭塞线路(以下简称自闭线)和电力贯通线路(以下简称贯通线),线路沿铁路线分布,由两个相邻配电所的自闭馈出线或贯通馈出线构成一个供电区间(臂),两侧变配电所互为主备供。
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收稿日期：2014-12-05；修回日期：2015-01-12。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（61402540）。
作者简介：张胜（1975－），男，湖南株洲人，博士研究生，CCF 会员，主要研究方向：网络信息安全、计算机支持的协作学习、网络软件；施荣华（1963－），男，湖南长沙人，教授，博士，主要研究方向：计算机通信保密、网络信息安全；赵颖（1980－），男，湖南长沙人，讲师，博士，主要研究方向：信息可视化、可视分析。
文章编号：1001-9081（2015）05-1379-06doi ：10．11772/j．issn．1001-9081．2015．05．1379基于多元异构网络安全数据可视化融合分析方法张胜1，2*，施荣华1，赵颖1(1．中南大学信息科学与工程学院，长沙410083;2．湖南商学院现代教育技术中心，长沙410205)(*通信作者电子邮箱48209088@qq．com)摘要：随着现代网络安全设备日益丰富，安全日志呈现多元异构趋势。
针对日志数据量大、类型丰富、变化快等特点，提出了利用可视化方法来融合网络安全日志，感知网络安全态势。
首先，选取了异构安全日志中有代表性的8个维度，分别采用信息熵、加权法、统计法等不同算法进行特征提取；然后，引入树图和符号标志从微观上挖掘网络安全细节，引入时间序列图从宏观展示网络运行趋势；最后，系统归纳图像特征，直观分析攻击模式。
通过对VAST Challenge 2013竞赛数据进行分析，实验结果表明，该方法在帮助网络分析人员感知网络安全态势、识别异常、发现攻击模式、去除误报等方面有较大的优势。
关键词：网络安全可视化；多元异构数据；特征提取；树图和符号标志；时间序列图中图分类号：TP391文献标志码：AVisual fusion and analysis for multivariate heterogeneous network security dataZHANG Sheng 1，2*，SHI Ｒonghua 1，ZHAO Ying 1(1．School of Information Science and Engineering，Central South University，Changsha Hunan 410083，China ;2．Modern Educational Technology Center，Hunan University of Commerce，Changsha Hunan 410205，China )Abstract:With the growing richness of modern network security devices，network security logs show a trend of multiple heterogeneity．In order to solve the problem of large-scale，heterogeneous，rapid changing network logs，a visual method was proposed for fusing network security logs and understanding network security situation．Firstly，according to the eight selected characteristics of heterogeneous security logs，information entropy，weighted method and statistical method were used respectively to pre-process network characteristics．Secondly，treemap and glyph were used to dig into the security details from micro level，and time-series chart was used to show the development trend of the network from macro level．Finally，the system also created graphical features to visually analyze network attack patterns．By analyzing network security datasets from VAST Challenge 2013，the experimental results show substantial advantages of this proposal in understanding network security situation，identifying anomalies，discovering attack patterns and removing false positives，etc．Key words:network security visualization;multiple heterogeneous data;feature extraction;treemap and glyph;time-series chart0引言近年来，随着计算机网络规模不断扩大、信息高速公路不断提速以及网络应用的不断增加，网络安全面临着越来越严峻的考验。
特别是进入“大数据”时代以来，网络攻击呈现出大数据的“3V ”特征，即攻击规模越来越大（Volume ），如分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service ，DDoS ）攻击，常常可以发动成千上万的设备同时攻击一台主机；攻击类型越来越多（Variety ），新的攻击模式和病毒木马的变种叫人防不胜防；攻击变化越来越快（Velocity ），如一次有预谋的网络攻击往往包含多个步骤和多种应变的方案。
为了保证网络安全需求，技术人员开发出各种网络安全设备，如：流量监控系统、防火墙系统（Firewall ）、入侵防御系统（Intrusion Detection System ，IDS ）和主机状态监控系统等。
这些设备运行过程中都会产生海量的日志文件，因为来自不同的传感器，所以格式、指标等各不相同，记录着各自应用领域发生的安全事件，如果割裂看待每种设备的安全事件，只能发现片面的、零散的安全问题，如何在大数据时代有效管理和动态监控网络，从海量的、异构的、快速变化的网络安全日志中全面发现问题，感知网络态势是当今网络安全的重要研究课题。
1网络安全可视化与多元融合系统网络安全可视化分析技术是一个新兴多学科融合的研究领域，它利用人类视觉对模型和结构的获取能力，将抽象的网络和海量高维数据以图形图像的方式展现出来，从而快速地发现网络安全数据中隐含的规律、模式以及发展趋势，帮助分析人员提高认知，把握、预测和解决网络安全问题的能力。
自从2004年召开网络安全可视化国际会议（Visualizationfor Cyber Security ）以来，越来越多的可视化工具涌现出来［1］，Journal of Computer Applications计算机应用，2015，35(5):1379－1384，1416ISSN 1001-9081CODEN JYIIDU 2015-05-10http://www．joca．cn如：Portall［2］专注于主机状态监控，TVi［3］和Flow-Inspector［4］的研究对象为网络流（Netflow），而Avisa［5］和IDS View［6］只关注入侵检测系统数据，从单一的数据层面能够挖掘和展示整个网络的安全状态的能力有限，而网络态势评估要求融合所有可获取的信息进行实时评估［7］。
数据融合（data fusion）起源于1973年美国国防部资助开发的声纳信号处理系统，目的是利用多个传感器所获取的关于对象和环境全面、完整的信息，核心问题是选择合适的融合算法，常用方法基本上可分为随机和人工智能两大类。
随机类算法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、证据推理、产生式规则等；而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。
随着信息技术的发展和普及，网络安全领域各种设施设备不断更新和变化，如何利用多元异构数据对大规模网络进行协同可视分析，是国内外专家一个重要研究方向。
新的多元可视化网络安全分析系统不断涌现，如：IDSＲadar［8］融合了入侵检测系统（IDS）和防火墙系统（Firewall）的安全数据，帮助分析人员从大量误报（false positives）中鉴别出真正的异常模式；Elvis［9］可以导入网络包信息（TcpDump Packet）、入侵检测系统（IDS）、操作系统日志（SysLog）等安全数据，分析人员可以选择适合特征进行分析和发现关联；Alsaleh等［10］将入侵防御系统（Intrusion Prevention System，IPS）和网页服务器日志（Apache Log）进行数据整合，目的是为了更好地感知网络安全态势。
多元融合的可视化分析系统还处于新生阶段，很多的方法和技术还处于摸索阶段，如何更好地选择数据源、融合数据特征、设计新颖可视化方法还处于不断研究和发展过程中。
2基于异构数据的可视化框架2．1合理选择多元异构数据集安全数据源是网络安全分析的基础，合理正确地选择数据源可以提高判断的准确性、全面性，降低判断的难度。
然而，由于现代网络系统庞大而复杂，网络安全产品也十分丰富，运行过程中往往产生海量的多元异构数据。
在选取数据源应考虑安全数据具有广泛代表性、信息丰富性、高可靠度性、变化实时性以及低冗余性等特点。
本文采用的数据来自VAST Challenge2013，提供了某跨国公司内部网络1100余台主机和服务器的日志，异构安全数据集分为3类：Host Status（主机状态）、Netflow（网络流）和IPS。
这3类数据传感器分别构建在主机、交换设备和出口设备端，时刻监控着整个网络不同对象的变化：Host Status体现着资源子网对象的性能变化情况；Netflow记录着通信子网流量变化细节［11－12］；而IPS安全日志则守住进出口大门，检查及断开有害的连接［13－14］。
三者的结合，既有着广泛的代表性和涵盖性，又能把握住各层次网络安全状态变化的实时趋势。
2．2微观细节展示2．2．1树图与标志符号的互补本文采用的可视化技术为树图（Treemap）和标志符号（Glyph）相结合来展示某个时间窗口内的网络安全状态。