基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法
基于遗传算法和AdaboostSVM的人脸检测算法
基于遗传算法和AdaboostSVM的人脸检测算法边航;汪友生【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2017(045)007【摘要】将遗传算法用于以SVM为弱分类器的Adaboost人脸检测算法.先根据样本训练集中的人脸和非人脸样本训练出弱分类器SVM,然后利用Adaboost算法将多个SVM弱分类器级联组合成一个强分类器,并且在组合的过程中采用遗传算法对各个弱分类器权值进行全局寻优,最终得到检测结果.通过与传统Adaboost以及AdaboostSVM进行对比试验,表明论文方法具有更高的检测效果.%An algorithm using genetic algorithm to improve the face detection in Adaboost with SVM based weak classifiers is proposed.Firstly,the method trains the weak classifier of support vector machine (SVM) according to human face samples and nonface samples in the training sample set,then uses Adaboost algorithm to embody the weak classifiers into a strong classifier,while using genetic algorithm to optimize weights of weak classifiers for global optimization,and final detection result isgiven.Experimental result demonstrates that GA-AdaboostSVM achieved better detection performance than the traditional Adaboost and AdaboostSVM methods.【总页数】4页(P1407-1410)【作者】边航;汪友生【作者单位】北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.多变异自适应遗传算法特征筛选的人脸检测 [J], 徐柏科;李春贵;阳树洪;徐浩;付行2.基于自适应权重更新和遗传算法的人脸检测 [J], 张君昌;张译3.基于ADASYN与AdaBoostSVM相结合的不平衡分类算法 [J], 柳培忠;洪铭;黄德天;骆炎民;王守觉4.基于多级联不对称增强和遗传算法的人脸检测 [J], 张向鹏;魏江5.基于遗传算法的有效人脸检测法 [J], 刘智明;周激流因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
遗传算法如何处理多目标不确定优化问题
遗传算法如何处理多目标不确定优化问题引言：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，被广泛应用于解决各种优化问题。
然而，当面临多目标不确定优化问题时，遗传算法面临着一些挑战。
本文将探讨遗传算法在处理多目标不确定优化问题时的方法和技巧。
一、多目标优化问题的定义和挑战多目标优化问题是指在优化过程中需要考虑多个目标函数的情况。
在实际问题中，往往存在多个相互关联的目标，如最大化收益和最小化成本等。
然而，多目标优化问题往往面临着不确定性，即目标函数的形式和约束条件可能不完全确定。
这给遗传算法的应用带来了一些挑战。
二、多目标不确定优化问题的建模在处理多目标不确定优化问题时，首先需要将问题建模为适应度函数的形式。
适应度函数是遗传算法中用于衡量个体适应度的函数。
对于多目标问题，可以将每个目标函数作为一个适应度函数，然后通过某种方式将多个适应度函数综合起来。
三、多目标不确定优化问题的解决方案1. Pareto优化Pareto优化是一种常用的解决多目标优化问题的方法。
它基于Pareto最优解的概念，即不存在一个解能够在所有目标函数上优于其他解。
通过遗传算法的迭代过程，不断生成新的解，并通过比较适应度函数的值来确定Pareto最优解。
2. 非支配排序非支配排序是一种用于多目标优化问题的排序方法。
它将解空间中的个体划分为多个不同的层次，每个层次中的个体都是非支配的。
通过非支配排序，可以确定Pareto最优解的集合。
3. 多目标选择在遗传算法的选择过程中，需要考虑如何选择适应度较好的个体。
对于多目标问题，可以采用多目标选择的方法。
多目标选择不仅仅考虑个体的适应度值，还要考虑个体在多个目标函数上的表现。
4. 多目标交叉和变异在遗传算法的交叉和变异过程中，需要考虑如何保持多目标问题的多样性。
可以采用多目标交叉和变异的方法，通过改变个体的染色体结构和基因序列，生成新的解，并保持多样性。
四、案例研究为了更好地理解遗传算法在处理多目标不确定优化问题时的应用，我们以某个实际问题为例进行研究。
基于多模态融合的异常检测算法
基于多模态融合的异常检测算法==================1. 特征提取-------特征提取是多模态异常检测算法的重要步骤。
它通过从多个模态的数据中提取有意义的特征，为后续的异常检测提供输入。
这些特征可以包括时间序列数据、图像、文本等，具体取决于应用场景。
在提取特征时，我们需要考虑不同模态之间的互补性，以及潜在的数据质量问题。
2. 模态融合-------模态融合是多模态异常检测算法的核心部分。
它通过将来自不同模态的特征进行融合，以产生更全面和准确的异常检测结果。
模态融合的方法有很多种，包括加权融合、基于深度学习的融合等。
在选择合适的融合方法时，我们需要考虑不同模态之间的相关性、不同特征之间的互补性等因素。
3. 异常检测-------异常检测是多模态异常检测算法的主要目标。
它通过使用各种机器学习或深度学习算法，对融合后的多模态数据进行建模，并识别出其中的异常行为。
常见的异常检测算法包括基于统计的异常检测、基于聚类的异常检测、基于深度学习的异常检测等。
在选择合适的异常检测算法时，我们需要考虑数据的特性、异常行为的性质等因素。
4. 模型优化-------模型优化是多模态异常检测算法的重要环节。
它通过使用各种优化技术，以提高模型的准确性和鲁棒性。
常见的模型优化方法包括正则化、集成学习、自适应学习等。
在选择合适的优化方法时，我们需要考虑模型的复杂性、过拟合问题、计算效率等因素。
5. 性能评估-------性能评估是多模态异常检测算法的重要步骤。
它通过使用各种评估指标，如准确率、召回率、F1得分等，对模型的性能进行全面评估。
在进行性能评估时，我们需要考虑数据集的划分、评估指标的选择等因素。
同时，我们还需要关注模型的泛化能力，以避免过拟合现象的出现。
6. 异常类型识别---------异常类型识别是多模态异常检测算法的高级功能。
它通过使用分类器或其他方法，将异常样本分为不同的类别或类型。
这有助于我们更好地理解异常行为的性质，并为后续的决策提供更多信息。
异常点检测算法范文
异常点检测算法范文异常点检测算法是数据挖掘和统计领域中的一个重要问题，主要用于识别数据集中的异常值或离群点。
异常点是指与其它样本不相似的数据点，可能是由于测量误差、系统故障、欺诈行为或真实但罕见的事件所导致。
异常点检测算法的目标是从数据集中识别出这些异常点，帮助用户分析异常行为、找到潜在问题以及优化业务流程。
基于统计学的异常点检测方法通常假设数据集符合其中一种概率分布，利用统计模型计算每个数据点的概率值，将概率值较低的数据点标记为异常点。
其中常用的统计模型有均值-方差模型、高斯混合模型和箱线图等。
均值-方差模型基于数据点与样本均值之间的距离，通过设置一个阈值来确定异常点。
高斯混合模型将数据集拟合到多个高斯分布，异常点通常被归类为低概率区域。
箱线图将数据集分为四分位数，使用箱线图中的异常点判定规则来识别异常点。
基于机器学习的异常点检测方法通过训练一个分类器来区分正常样本和异常样本。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、孤立森林(Isolation Forest)和聚类算法等。
支持向量机通过构建一个超平面来最大化样本间的边界，将距离边界较远的样本标记为异常点。
孤立森林是一种快速而有效的异常点检测算法，通过将数据集不断分割为子空间，并统计平均路径长度来确定异常点。
聚类算法通过将数据集划分为密集的簇和稀疏的离群点来检测异常点，常用的聚类算法有DBSCAN和LOF。
除了以上两类方法，还有一些基于图论、深度学习和时间序列分析等的异常点检测算法。
基于图论的方法将数据集构建为一个图，并利用网络结构和节点的连接程度来识别异常点。
深度学习算法可以通过学习复杂的数据分布并自动提取特征来检测异常点。
时间序列分析方法通过研究时间序列的变化规律和趋势来检测异常点，常用的方法有ARIMA模型和指数平滑方法。
总之，异常点检测算法在不同领域有着广泛的应用，包括金融风险管理、网络安全监测、制造业质量控制等。
正确选择和使用适合数据集特征和问题的异常点检测算法，可以提高数据分析的准确性和可靠性，发现潜在的异常情况，并采取相应的措施进行处理。
基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证
基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证
王栋;张志鹏;赵睿;张君宇;乔瑞勇;孙少铮
【期刊名称】《郑州大学学报(工学版)》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。
另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。
为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。
相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。
经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。
遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。
【总页数】8页(P21-28)
【作者】王栋;张志鹏;赵睿;张君宇;乔瑞勇;孙少铮
【作者单位】郑州大学机械与动力工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH16;TG58
【相关文献】
1.基于磨削力的磨削区表面温度场理论模型
2.基于遗传算法优化BP神经网络的磨削力预测
3.基于并行遗传算法的气球力Snake模型参数优化
4.基于遗传算法优化BP神经网络的钛合金旋转超声磨削力预测
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基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计
基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计
王楠;周鑫;周云浩;苏世凯;王增亮
【期刊名称】《电子设计工程》
【年(卷),期】2024(32)4
【摘要】针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。
其在传统
支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。
同时通过引入AdaBoost分类器,来改善支持向量机弱特征分类能力较差的不足。
为进一步提高准确度,还使用鲸鱼算法对模型惩罚项、核函数及迭代次数进行优化。
在实验测试中,所提算法的检测准确度相较其他三种对比算法分别提升了5.35%、2.17%和5.35%,说明该算法具备更为理想的性能,并可有效提升电力工程数据检测的准确度,故能为电力基建工程验收与管理提供数据支撑。
【总页数】5页(P162-166)
【作者】王楠;周鑫;周云浩;苏世凯;王增亮
【作者单位】国网北京市电力公司电力建设工程咨询分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN-9
【相关文献】
1.基于 PSO－SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全
2.基于改进PSO-PFCM聚类算法的电力大数据异常检测方法
3.基于改进蚁群算法的电力系统异常
数据检测方法4.基于改进SVM算法的输变电工程异常数据检测方法设计5.基于改进FCM算法的电力数据异常检测方法
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机器学习中的异常检测与欺诈识别算法优化
机器学习中的异常检测与欺诈识别算法优化摘要：异常检测和欺诈识别对于许多关键系统（如金融交易、网络安全、医疗保健等）至关重要。
在此任务中，我们将探讨机器学习在异常检测和欺诈识别领域的应用，并介绍一些用于优化算法性能的方法。
引言：随着互联网的快速发展和数据的大规模增长，许多关键系统面临着来自内外部的各种异常和欺诈威胁。
传统的规则和基于规则的方法往往无法适应数据的多样性和动态性。
因此，机器学习算法成为了一种强大的工具，用于提供准确且自动化的异常检测和欺诈识别。
一、异常检测算法异常检测旨在从大量的正常数据中检测出不符合预期模式的异常数据。
常用的异常检测算法包括基于统计的方法、基于聚类的方法和基于分类的方法。
其中，基于统计的方法通常假设正常数据集服从某种统计分布，并使用统计学上的偏差来检测异常。
基于聚类的方法则将数据划分到不同的簇中，将落在较少簇的数据视为异常。
基于分类的方法通过训练分类器，将数据分为正常和异常两类，然后使用分类器来预测新的数据是否属于异常。
二、欺诈识别算法欺诈识别旨在从大量的交易数据中检测出欺诈行为。
与异常检测相比，欺诈识别更加复杂和具有挑战性。
常用的欺诈识别算法包括基于规则的方法、基于监督学习的方法和基于无监督学习的方法。
基于规则的方法使用预先定义的规则，如特定模式或规律，来识别欺诈行为。
基于监督学习的方法则通过训练分类器来预测交易是否为欺诈，其中训练数据包含已知的欺诈和非欺诈交易。
基于无监督学习的方法则根据交易数据的分布特点，自动识别出异常或欺诈行为。
三、优化算法性能的方法为了提高异常检测和欺诈识别算法的性能，一些优化方法可以被应用。
首先，特征选择是一种有效的方法，可以减少冗余和噪声特征，从而提高算法性能。
其次，数据预处理可以清洗和转换原始数据，以便更好地适应算法的要求。
常见的数据预处理方法包括去除缺失值、标准化、归一化等。
此外，模型选择和调优也对算法的性能至关重要。
不同的机器学习模型具有不同的假设和适应性，因此根据实际需求选择最合适的模型非常重要。
机器学习模型在异常检测中的优化方法与模型选择策略研究
机器学习模型在异常检测中的优化方法与模型选择策略研究引言异常检测是机器学习领域中的重要研究方向之一，它在许多应用领域中具有广泛的实际意义。
随着现代社会中大量数据的生成和存储，如何高效准确地检测出其中的异常数据成为了一项具有挑战性的任务。
为了有效地解决这个问题，研究者们提出了各种优化方法和模型选择策略，以提高异常检测的性能和鲁棒性。
异常检测的基本概念异常检测是指通过对数据进行分析和建模，识别出与正常数据分布差异显著的数据点。
异常数据通常表示了某种异常情况或者系统故障。
异常检测在金融欺诈检测、网络安全、工业设备监测等领域都扮演着重要的角色。
优化方法1. 特征选择与降维在异常检测中，特征选择和降维是常用的优化方法之一。
通过选取关键的特征或者将高维数据降低到低维空间，可以减少计算复杂性和存储需求，并且有助于提高异常检测的准确性。
特征选择可以通过统计方法、遗传算法、信息增益等方式进行，它能够排除无关特征和冗余特征，提取出最具有代表性的特征。
降维方法如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等可以将高维数据映射到低维空间，并保持原始数据的重要信息，进而方便异常检测。
2. 异常评分异常评分是指为每个数据点赋予一个异常得分，用来度量其异常程度。
常见的异常评分方法包括基于统计的方法（如Z-score、箱线图）、基于距离的方法（如Mahalanobis距离、K近邻距离）、基于概率模型的方法（如高斯混合模型、学生T分布）等。
针对特定问题，可以根据数据分布的特点选择相应的异常评分方法，以提高异常检测的准确性。
此外，还可以利用深度学习等方法来学习数据的表示，生成更准确的异常评分。
3. 异常检测模型的优化传统的异常检测模型包括基于规则的方法（如阈值设定）、基于统计的方法（如高斯分布建模）等。
然而，这些方法往往难以适应复杂的异常模式和高维数据。
近年来，基于机器学习的异常检测模型得到了广泛应用。
支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习模型等都可以用于异常检测。
基于遗传算法的多目标路径优化研究
基于遗传算法的多目标路径优化研究在现代化社会，路径优化作为计算机科学的核心问题之一，被广泛应用于物流配送、交通规划、虚拟现实等众多领域。
随着人类社会的快速发展，传统的单目标路径优化算法已经不能很好地解决实际问题，多目标路径优化算法日益成为研究热点。
其中，基于遗传算法的多目标路径优化算法具有很高的应用性和实用性，得到了广泛关注和研究。
一、遗传算法基础遗传算法是一种基于进化论和遗传学的计算机算法，利用自然选择、交配和突变等基本原理进行优化，能够寻找问题的全局最优解。
具体流程为：首先随机生成一定数量的个体，称为“种群”，然后对每个个体进行适应度评价，即计算其对应的目标函数值，根据适应度大小选择优秀个体参与繁殖操作。
通过交叉和变异操作，产生新的个体，代替原有的一部分低适应度个体，从而逐渐筛选出更优秀的个体，最终得到最优解。
二、多目标路径优化问题多目标路径优化问题指的是，在有多个目标函数需要同时优化的情况下，如何找到一组可能的解，使得所有目标函数都最小（或最大）。
例如，在物流配送问题中，需要优化的目标函数可能包括车辆行驶距离、货物配送时间等。
在交通规划中，需要优化的目标函数可能包括旅行时间、旅行费用、道路拥堵程度等。
传统的优化方法无法直接应用于多目标优化问题，因为多个目标函数之间存在相互制约的关系，即优化一个目标函数可能会影响其他目标函数的结果。
因此，多目标路径优化问题需要先定义一个评价指标，用于衡量各个目标函数之间的权重关系，然后才能进行优化。
三、基于遗传算法的多目标路径优化基于遗传算法的多目标路径优化算法可以分为两种：NSGA-II算法和MOEA/D 算法。
NSGA-II算法是一种典型的多目标遗传算法。
其基本思路是通过选择、交叉和变异等操作，对种群进行迭代优化，同时保留一定数量的优秀个体进行下一步优化。
NSGA-II算法在处理多目标路径优化问题上，其重点是处理好各个目标函数之间的权重关系，使得每个目标函数都能达到一个较优的解。
基于双向LSTM模型的流量异常检测方法
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０７．０２７引用格式：赵瑜，霍永华，黄伟，等．基于双向ＬＳＴＭ模型的流量异常检测方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（７）：１７１２－１７１８．［ＺＨＡＯＹｕ，ＨＵＯＹｏｎｇｈｕａ，ＨＵＡＮＧＷｅｉ，ｅｔａｌ．ＴｒａｆｆｉｃＡｎｏｍａｌｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭＭｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（７）：１７１２－１７１８．］基于双向ＬＳＴＭ模型的流量异常检测方法赵 瑜１，霍永华２，黄 伟２，杨文芳１（１．中国人民解放军９１９７７部队，北京１０００３６；２．中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄０５００８１）摘 要：聚焦传统基于统计、信息论和机器学习的异常流量检测方法存在依赖专家经验、准确度较低、误报率高和泛化能力不足等问题，提出了一种基于堆叠稀疏自编码器（ＳｔａｃｋｅｄＳｐａｒｓｅＡｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ，ＳＳＡＥ）和双向ＬＳＴＭ模型的异常流量检测方法，基于ＳＳＡＥ进行流量数据特征提取，改变了之前全部依赖专家知识数据库的做法，从根本上避免人的主观性，提高流量数据的真实性和客观性；将双向ＬＳＴＭ模型提取的局部时序信息和使用多头注意力机制提取的全局信息相融合，详细阐述了模型构建过程和算法设计核心步骤；通过设计典型场景，选取数据集和准确率、召回率以及Ｆ１评分评估指标，验证所设计模型算法的精准度和鲁棒性。
实验结果表明，提高了异常流量的检测精度，增强了模型泛化能力，对异常攻击和资源优化调控具有辅助决策作用。
关键词：堆叠稀疏自编码器；多头注意力机制；双向ＬＳＴＭ；流量异常检测中图分类号：ＴＰ３１９文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２３）０７－１７１２－０７ＴｒａｆｆｉｃＡｎｏｍａｌｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭＭｏｄｅｌｓＺＨＡＯＹｕ１，ＨＵＯＹｏｎｇｈｕａ２，ＨＵＡＮＧＷｅｉ２，ＹＡＮＧＷｅｎｆａｎｇ１（１．Ｕｎｉｔ９１９７７，ＰＬＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｔｈｅ５４ｔｈＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣＥＴＣ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００８１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｈａｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｎｅｘｐｅｒｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，ｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙ，ｈｉｇｈｆａｌｓｅａｌａｒｍｒａｔｅａｎｄｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＳｔａｃｋｅｄＳｐａｒｓｅＡｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ（ＳＳＡＥ）ａｎｄｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＳＳＡＥｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｏｕｔｒｅｌｙｉｎｇｏｎｅｘｐｅｒｔｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄａｔａｂａｓｅｔｏａｖｏｉｄｓｕｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙｏｆｔｈｅｄａｔａ．ＴｈｅｌｏｃａｌｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｔｈｅｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭａｎｄｔｈｅｇｌｏｂａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｔｈｅｍｕｌｔｉ ｈｅａｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍａｒｅｆｕｓｅｄ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｅｓｉｇｎｉｓｄｅｔａｉｌｅｄｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．Ｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｓｃｅｎｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｄａｔａｓｅｔｓ，ａｃｃｕｒａｃｙ，ｒｅｃａｌｌｒａｔｅａｎｄＦ１ ｓｃｏｒｅｉｎｄｅｘｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｄｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｒａｆｆｉｃａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｄｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｅｎｈａｎｃｅｄ，ｗｈｉｃｈｐｌａｙａｇｏｏｄｒｏｌｅｉｎｔｈｅｄｅｆｅｎｓｅｏｆｍａｌｉｃｉｏｕｓａｔｔａｃｋｓａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔａｃｋｅｄｓｐａｒｓｅａｕｔｏ ｅｎｃｏｄｅｒ；ｍｕｌｔｉ ｈｅａｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭ；ｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ收稿日期：２０２３－０１－０８基金项目：网云融合基础设施资源智能管控技术研究ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＰｒｏｊｅｃｔＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＳｔｕｄｙｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓｏｎＮｅｔｗｏｒｋ ｃｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔ０ 引言随着全球互联网的快速发展，互联网网民规模不断增长，各类互联网服务激增，同时网络的普及也增加了网络攻击的风险，各种新型恶意攻击不断出现，千变万化的网络安全形势不容乐观，人们对安全网络的需求也在不断增加。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
———————————————————————————————————————————————— 基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法 作者 闫腾飞，尚文利，赵剑明，乔枫，曾鹏 机构 沈阳建筑大学 信息与控制工程学院；中国科学院沈阳自动化研究所；中科院网络化控制系统重点实验室；中国科学院大学
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.0313 基金项目 国家自然科学基金面上项目（61773368）；预研基金资助项目（6140242010116Zk63001） 预排期卷 《计算机应用研究》 2019年第36卷第11期 摘要 针对Modbus工业总线协议的特殊性及工控数据样本的不均衡性，利用单类支持向量机（OCSVM）分别构建正常OCSVM模型和异常OCSVM模型，即双轮廓模态，模拟系统通信的正常模式和异常模式，实现工控系统异常检测。同时将遗传算法优化自变量降维应用于工控网络入侵检测场景，实现对输入自变量的降维压缩处理，防止OCSVM模型出现过拟合现象及分类准确率低的问题，提高异常检测的精度，缩减建模时间，并通过仿真验证了提出算法对工控网络异常检测的有效性。
关键词 工业控制系统；异常检测；遗传算法；单类支持向量机；双轮廓模态 作者简介 闫腾飞（1990-），女，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向为工业控制系统信息安全､入侵检测技术；：尚文利（1974-），男（通信作者），黑龙江北安人，研究员，博士，主要研究方向为工业控制系统信息安全､计算智能与机器学习（shangwl@sia.cn）；赵剑明（1987-），男，辽宁葫芦岛人，助理研究员，硕士，主要研究方向为网络安全；乔枫（1960-），男，辽宁沈阳人，教授，博士，主要研究方向为机电系统的系统建模与仿真､工业机器人运动控制､
复杂动态系统控制；曾鹏（1976-），男，辽宁沈阳人，研究员，博士，主要研究方向为工业无线传感器､智能电网．
中图分类号 TP301.6 访问地址 http://www.arocmag.com/article/02-2019-11-038.html 投稿日期 2018年4月25日 修回日期 2018年6月11日 基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法 ———————————————————————————————————————————————— 发布日期 2018年8月10日 引用格式 闫腾飞, 尚文利, 赵剑明, 乔枫, 曾鹏. 基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法[J/OL]. 2019, 36(11). [2018-08-10]. http://www.arocmag.com/article/02-2019-11-038.html. 第36卷第11期 计算机应用研究 Vol. 36 No. 11 优先出版 Application Research of Computers Online Publication
—————————— 收稿日期：2018-04-25；修回日期：2018-06-11 基金项目：国家自然科学基金面上项目（61773368）；预研基金资助项目（6140242010116Zk63001） 作者简介：闫腾飞（1990-），女，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向为工业控制系统信息安全､入侵检测技术；：尚文利（1974-），男（通信作者），黑龙江北安人，研究员，博士，主要研究方向为工业控制系统信息安全､计算智能与机器学习（shangwl@sia.cn）；赵剑明（1987-），男，辽宁葫芦岛人，助理研究员，硕士，主要研究方向为网络安全；乔枫（1960-），男，辽宁沈阳人，教授，博士，主要研究方向为机电系统的系统建模与仿真､工业机器人运动控制､复杂动态系统控制；曾鹏（1976-），男，辽宁沈阳人，研究员，博士，主要研究方向为工业无线传感器､智能电网．
基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法 * 闫腾飞1, 2, 3，尚文利2, 3, 4†，赵剑明2, 3, 4，乔 枫1，曾 鹏2, 3, 4 (1. 沈阳建筑大学 信息与控制工程学院, 沈阳 110168; 2. 中国科学院沈阳自动化研究所, 沈阳 110016; 3. 中科院网络
化控制系统重点实验室, 沈阳 110016; 4. 中国科学院大学, 北京 100039)
摘 要：针对Modbus工业总线协议的特殊性及工控数据样本的不均衡性，利用单类支持向量机（OCSVM）分别构建正常OCSVM模型和异常OCSVM模型，即双轮廓模态，模拟系统通信的正常模式和异常模式，实现工控系统异常检测。同时将遗传算法优化自变量降维应用于工控网络入侵检测场景，实现对输入自变量的降维压缩处理，防止OCSVM模型出现过拟合现象及分类准确率低的问题，提高异常检测的精度，缩减建模时间，并通过仿真验证了提出算法对工控网络异常检测的有效性。 关键词：工业控制系统；异常检测；遗传算法；单类支持向量机；双轮廓模态 中图分类号：TP301.6 doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.0313
Anomaly detection algorithm based on OCSVM double contour model of genetic algorithm optimization for industrial control system
Yan Tengfei1, 2, 3, Shang Wenli2, 3, 4†, Zhao Jianming2, 3, 4, Qiao Feng1, Zeng Peng2, 3, 4 (1 Faculty of Information & Control Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang 110168, China; 2. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 3. Key Laboratory of Networked Control Systems, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
Abstract: The Modbus industry bus protocol is special. And the network intrusion data sample of industrial control system is not balanced. So this paper used one-class support vector machine (OCSVM) to construct normal OCSVM model and abnormal OCSVM model to simulate the normal mode and abnormal mode of system communication. Then to realize the abnormal detection of industrial control system. In order to prevent the OCSVM model from overfitting and the low accuracy of classification, this paper used the genetic algorithm to the industrial control network by optimizing the dimensionality reduction of the independent variable. This method improves the accuracy of the anomaly detection and reduces the modeling time. Simulation results show that the proposed algorithm is effective for anomaly detection of industrial network. Key words: industrial control system; anomaly detection; genetic algorithm; one-class support vector; double control model
0 引言 近年来，工业控制系统（industrial control system）与互联网的交互逐渐密切，工业控制进入智能时代。当前，除电力、石化、核设施等国家基础工业领域外，与民生密切相关的市政系统也分布了大量的工业控制系统。工业控制设备和工控通信协议从设计之初就对信息安全问题考虑不足，同时由于自身的脆弱性、各种漏洞和后门的存在，让工控系统信息安全隐患问题日益突出。 由于工控安全自身的特殊性，工业防火墙虽然实现了通信的访问控制和网络隔离[1]，但人工设置规则容易导致错误。同时网络安全中间件产品会影响系统的实时操作。现阶段，防火墙技术对网络的防护不足以应对大规模化的网络以及复杂化的入侵攻击 [2]。如何让工控安全从“被动防御”走向“主动防护”成为网络安全领域的首要问题。入侵检测技术作为一种主动防护技术，能够检测发现隐藏于流经网络边界正常信息流中的入侵行为[3]，分析潜在威胁并进行安全审计，所以可广泛应用于工控系统的网络安全中。 目前，异常入侵检测系统被广泛应用于工控安全主动防护中[4]。以往对异常检测的研究多采用机器学习的方法，其中支