基于用户流量的异常行为分析系统设计与实现
这是一篇关于机器学习,异常检测,消息队列,实时计算,全文搜索引擎的论文, 主要内容为近年随着网络应用和技术的普及和迭代,越来越多的人在工作和生活中使用互联网,与此同时网络安全的隐患也越来越重。各种机器学习或者深度学习被广泛应用于网络安全异常检测中,结合机器学习的分类任务检测用户流量,能够有效判断用户的流量异常类型,同时如何降低异常检测响应的时延也是互联网网络安全的重要研究方向。将机器学习与实时分析相关技术应用到异常检测中,也是本篇论文所作的主要工作。基于上述原因,本文开发设计了用户异常检测平台,使用CICFlow Meter作为原始流量数据包的特征提取,构建机器学习的分类模型对于特征数据进行分类,并基于分类数据进行实时统计以及数据检索等工作,完善系统进行相应功能性需求设计。同时根据系统非功能性需求,对相应功能逻辑流程做出改进。本文工作如下:(1)针对实时检测开发工作。本文通过对于特征提取CICFlow Meter和机器学习分类检测模块加入消息队列,使得特征提取与异常检测实现逻辑上并行操作减少检测流程总体时间,同时检测分类任务不必等待流量数据包整体计算特征完成后再进行分类工作,提升时效性。(2)针对于分类完成后异常数据的实时统计工作。本文使用流式处理框架Flink的滑动窗口机制实现实时计算,将计算结果保存至内存数据库中。使得前端页面响应数据不再进行相应计算工作提升响应时间,避免海量数据查询计算带来的相应停顿时间,提升用户体验感。(3)针对于用户对于异常类型数据的查询检索工作。当异常数据量过多,到达百万级以上之后,传统关系型数据库相应查询优化操作效果不大,甚至因为字段设计等相关因素查询无法走索引需要扫描全表等原因,导致用户查询页面停顿时间过长甚至查询失败,严重影响用户体验。本文使用了全文搜索引擎Elasticsearch,使用其倒排索引进行模糊查询,大大降低系统停顿时间,有效提升用户体验感。
地震前兆异常检测方法研究与预警平台实现
这是一篇关于前兆数据,异常检测,地震前兆预警平台的论文, 主要内容为地震前兆数据在地震预警、震后趋势分析、石油探测以及其他一些地球物理学领域中发挥重要价值,然而获取高质量的地震前兆数据目前仍具有挑战性。依靠人工对前兆数据进行清洗和异常检测的传统方式,存在效率低下且受人为主观性较大的问题。对此国内外学者不断深入研究提出不同的前兆数据异常检测算法。然而,目前前兆数据异常检测算法主要是基于离线批处理的方式进行,不能满足台站工作人员对实时性的需求,不能很好地被应用到现实场景中。此外大多方法只针对某一类型的前兆数据进行异常检测,每一类型的前兆数据都需要设计相应的检测模型,因此不可避免需要多个模型同时部署,增加部署难度和计算资源的需求,另一方面针对单一类型前兆数据进行异常检测忽略了多维时序数据各维度间潜在的非线性相关关系,而研究表明充分利用数据各维度间的相关关系对数据异常检测工作具有重要指导意义。因此,本文将尝试探索一种在线的多维前兆数据同步异常检测算法。本文的主要工作和贡献如下:(1)提出基于EWT-IForest-LI的数据清洗方法。多维前兆数据因为某一维度数据存在噪音干扰或异常引起该时刻数据整体不可用,使用经验小波变换对前兆数据各维度进行变换分解,对分解后模态分量中的高频部分应用孤立森林方法进行数据清洗以剔除其中的突变和噪音数据点,对剔除的数据点使用线性插值法进行填充来保证数据完整性。(2)提出了基于CNN-BiLSTM网络预测的前兆异常检测算法。在预测阶段,提出在线多维同步预测模型CNN-BiLSTM,利用BiLSTM来捕获时序数据的长期特征,CNN来捕捉多维数据间潜在的非线性关系,同时改进损失函数使多维数据都能达到很好的预测效果。在异常评估阶段通过比较预测误差与平均误差得到原始异常评分。在异常判定阶段使用滑动窗口和正态分布右尾函数来调整阈值进行异常判定,并评估该时刻总体异常评分。(3)根据滁州市地震局实际需求,搭建了基于SpringBoot和Vue前后端分离的地震前兆异常检测与预警平台,将本文提出的算法应用于平台中的异常检测模块,实现了科研成果的有效转化。
面向云原生系统的微服务异常检测与根因定位方法
这是一篇关于微服务,云原生,异常检测,根因定位,注意力机制的论文, 主要内容为近年来,越来越多的开发者开始构建基于云原生架构的应用程序,“云赋能”已经成为企业数字化转型的重要方向。面对由于系统规模剧增而产生的动态、多元、海量监测指标数据,传统依赖经验的人工监测手段已无法满足运维要求。在此背景下,智能运维应运而生,旨在利用人工智能技术实现高效、低成本运维。智能运维包含两个关键场景:异常检测和根因定位。异常检测技术通过分析监测指标曲线的内在特征检测系统异常行为;根因定位(故障根因分析)技术根据故障传播图定位导致系统出现异常的根源。近年来学者们提出了许多基于系统监测指标数据的异常检测和根因定位方法,这些方法取得了良好的效果,但仍存在一定的局限性:异常检测场景中多元指标相关性对检测结果的影响未深入探究;现有根因定位方法需要针对不同系统手动调参。针对上述问题,本文开展的主要工作包括:(1)提出了一种融合时序预测模型和孤立森林的异常检测方法。首先针对云原生多元监测时序数据的特点,结合特征注意力机制和时序注意力机制实现时序数据中潜在重要信息的挖掘;在此基础上,建立时序预测模型,通过对比时序数据预测值和真实值获得预测残差;最后将预测残差作为孤立森林的输入,依据数据集特点动态调整异常阈值实现异常检测。在两个真实数据集上的实验表明本文所提算法在准确率和召回率上优于几种经典的异常检测方法。(2)提出了一种基于随机游走的异常微服务自动排序方法。首先收集系统级和应用级监测指标构建云原生系统中的服务依赖图,随后对历史响应时间指标聚类得到各微服务节点的初始异常权重,并根据局部异常传播链路自动更新服务依赖图中的异常权重。最后,采用个性化Page Rank随机游走算法对异常微服务排序。在云原生环境中的实验表明本文提出的根因定位方法能够高效定位异常根源,同时面对可拓展的云原生系统具有较强鲁棒性。
面向在线交易的欺诈检测系统设计与实现
这是一篇关于异常检测,风控系统,类别不平衡,无监督学习,COPOD-LODA的论文, 主要内容为随着互联网技术发展到了今天,在线交易场景已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,互联网技术在给我们提供便利的同时,也使诈骗分子有了可乘之机,欺诈交易的发生让不少公司损失惨重。因此,欺诈检测作为风控系统中的关键一环,具有极大的研究意义和价值。早期的欺诈检测使用黑白名单和规则引擎来实现,此类被动防控手段无法应对层出不穷的欺诈新模式。随着机器学习技术的发展,研究人员开始尝试将有监督学习应用于欺诈检测,这也是目前市面上比较成熟的解决方案。不过,这种方法有两个明显弊端:一是容易面临类别不平衡问题,二是时间成本较高。相比于正常的交易,欺诈交易往往是极少发生的,所以欺诈检测可以看作是一种类别不平衡问题,对于这类问题可以使用无监督异常检测的手段来解决。因此,本文重点研究了 COPOD和LODA这两种无监督异常检测算法,和一种称为SUOD的算法加速框架,并使用SUOD框架构建了 COPOD-LODA融合模型。通过在信用卡数据集上的实验结果表明,基于SUOD的COPOD-LODA融合模型效果优于单一的模型。为实现可以满足在线交易场景实时性要求的欺诈检测系统,本文首先对系统进行了功能性和非功能性需求分析,其次分别从逻辑架构、物理架构、运行架构、数据架构、开发架构五个角度对系统进行架构设计,最后使用领域驱动设计思想对系统进行领域建模。本文最终实现了以COPOD、LODA、COPOD-LODA三种异常检测算法为核心功能的欺诈检测系统,同时具备规则引擎、黑名单管理、权限控制、系统监控等功能。为了模拟在线交易的真实场景,本文实现了电商“秒杀”系统,并使用该系统产生的订单数据作为欺诈检测系统检测的目标数据集。通过系统的功能测试和性能测试的结果表明,本文构建的面向在线交易的欺诈检测系统具备可行性,同时,本系统具备快速响应的优点。
精准化环境监测预警系统的设计与实现
这是一篇关于环境监测,预警系统,数据流,异常检测,密度聚类的论文, 主要内容为近几年随着环境监测信息化建设逐步走向深入,环境监测预警系统在环保建设、污染防治等领域也变得愈发重要,然而目前系统获取准确的预警和监测数据仍具有挑战性。由于受恶劣环境、突发事件等因素影响,监测数据异常时有发生,此类异常使得监测数据质量急剧下降,给环境监测预警和相关管理决策带来很大的阻碍。传统的环境监测预警系统利用传感器技术实现对环境信息数据的实时监测,通过人工设置的阈值简单地判断监测数据值是否正常,但是却很难检测出其中隐含的异常数据,同时传统的异常检测方法并不适用于环境监测预警系统中复杂的数据流环境,数据流中的异常数据难以被传统的检测方法检测出来。因此研究针对数据流的异常检测方法并基于此方法开发出精准化的环境监测预警系统,对提升系统的应急防治和管理决策能力具有重要意义。本文针对环境监测预警系统的数据流进行异常检测方法研究,主要工作如下:(1)环境监测预警系统需求分析与设计,首先根据需求背景进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析设计了系统架构和功能模块,最后对主要功能模块进行详细设计。(2)基于自适应参数密度聚类的数据流异常检测方法研究,首先根据传感器数据流的时间相关性对传感器历史数据进行数据预处理,通过引入初始点选择优化并实现聚类半径参数的自适应从而实现数据聚类,其次通过滑动窗口获取数据流并提取其空间特征,最后通过线性遍历比较和空间特征值判断完成多种异常类型数据的检测。(3)环境监测预警系统实现与测试,首先根据系统设计完成系统基础模块的部署,随后结合Vue和Spring Boot技术完成系统功能的前后端编码工作,最后对环境监测预警系统进行功能测试和非功能测试,测试结果表明本文设计的环境监测预警系统达到了预期效果并且在一定并发情况下具有良好的吞吐率,适用于环境监测精准化预警和管理的场景。
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