面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

岩性分区异常下限衬值法圈定化探异常的优劣:以江苏金山地区为例

笔者以金山地区1∶10000土壤地球化学调查数据为例,利用岩性分区异常下限衬值法圈定异常,通过与传统方法对比,发现岩性分区异常下限衬值法可以有效避免岩性对异常的控制作用,消除背景的影响,圈定的化探异常能提供更有效的找矿信息。通过野外踏勘和异常查证,并对有找矿意义的重点异常进行槽探、钻探验证,发现具工业价值钨矿体和铅锌矿脉。研究表明,利用岩性分区异常下限衬值法在岩性较复杂区确定异常下限的有效性,该方法可以推广使用。

油气地质异常与非传统油气资源勘探研究

针对资源勘查难度增加的实际问题 ,提出了油气地质异常的新概念 ,阐述了各类油气地质异常及其成因 ,认为油气地质异常主要包括 4类 :沉积异常、构造异常、地球化学异常和地层压力异常 ;油气地质异常的分布范围分 4级 :区带油气地质异常、圈闭油气地质异常、小型油气地质异常和微型油气地质异常 ;并阐述了非传统油气异常定量研究思路和方法。

基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。首先利用SSA对风速传感器监测数据进行预处理,将风速数据分解为趋势分量、周期分量和噪声分量,通过重组趋势分量和噪声分量去除因湍流脉动产生的数据噪声;然后对LSTM进行参数优化,利用优化后的LSTM模型对预处理数据进行预测并得到重构风速;最后以对数概率密度函数计算监测风速与重构风速的异常分数,通过计算训练集数据样本的异常分数设定阈值对监测风速进行异常检测。试验结果表明:SSA去除因湍流脉动产生的数据噪声效果较好,在不影响数据波动情况下去除噪声分量,有助于提高风速重构效果和异常检测准确率;LSTM在无异常波动时能正确重构因湍流脉动导致的小幅波且与实际数据拟合效果较好,在有异常波动时根据历史波动趋势对异常波动段进行重构,可有效提高异常检测的准确率。通过对比分析,所提方法比ARIMA、BP、CNN模型的重构效果更好,异常检测准确率为99.2%,F1-Score为0.97,验证了所提方法的可靠性。表明本文所提方法在检测因风门开闭导致的风速异常波动上具有一定的应用价值。

水系沉积物地球化学“弱小”异常研究——以嵩县幅Au元素异常为例

传统的化探数据处理方法全区常采用统一异常下限圈定异常,存在将异常扩大或者忽略“弱小”异常的缺点,笔者在河南省嵩县地区采用统一的异常下限圈定1∶5万水系沉积物测量综合异常,发现区内Au异常弱小、零散、规律性差。通过采用地质子区异常下限衬值法对区内化探数据重新处理,发现在研究区内存在多个“弱小”异常,这些异常沿主构造方向大致断续分布,具有一定的规律性。通过对“弱小”异常开展查证工作,最终在坡根、七峰山等地发现了多个金矿(化)体。证明在高背景地球化学异常地区采用地质子区异常下限衬值法圈定化探异常并指导找矿具有良好效果,研究成果可为下一步地质找矿工作提供依据。

地磁异常识别技术在松原5.7级地震前的应用研究

运用地磁异常识别技术对2018年5月28日松原5.7级地震前的地磁异常展开研究。采用加卸载响应比法、逐日比法、日变化空间相关法、异常叠加法对吉林省三岗台、通化台及东北地区邻近的大连台、营口台、朝阳台、铁岭台等台站,运用松原5.7级地震前18个月内的地磁预处理分钟值数据进行计算分析和异常判定识别。研究结果表明:在加卸载响应比法、逐日比法和日变化空间相关法的基础上,运用异常叠加法提取的地磁异常,其预测的位置与真实值更加接近,预测结果对省内地震具有重要的指示意义。

孕妇抗核抗体谱与胎儿发育异常的关系

目的:探讨孕妇抗核抗体谱与胎儿发育异常的关系。方法:选择2020年1月至2023年12月在郑州大学第三附属医院行抗核抗体谱检测的孕妇2490例,通过胎儿四维彩超和超声心动图检测胎儿发育情况。使用免疫印迹法检测孕妇血清抗核抗体谱(抗双链DNA、核小体、组蛋白、核糖体蛋白P、SM、nRNP、SSA/Ro60、SSA/Ro52、SSB/La、着丝点、Scl-70和Jo-1抗体)。比较胎儿发育正常和发育异常孕妇血清抗核抗体谱阳性检出情况,胎儿心脏发育正常和发育异常孕妇血清抗着丝点抗体、抗SSA/Ro52抗体、抗着丝点或SSA/Ro52抗体和抗SSA/Ro60+SSA/Ro52+SSB/La抗体阳性检出情况。分析抗核抗体谱在胎儿心脏异常中的诊断价值。结果:2490例孕妇抗核抗体谱阳性检出率为5.38%。胎儿发育异常孕妇抗核抗体谱阳性检出率为7.2%(37/514),高于胎儿发育正常孕妇的4.9%(97/1976)(P=0.040)。胎儿发育正常和发育异常孕妇抗SSA/Ro60、SSA/Ro52、SSB/La和着丝点抗体阳性检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05);78例胎儿心脏异常,其中心血管畸形51例、心律失常27例。胎儿心脏发育正常和发育异常孕妇抗着丝点抗体、抗SSA/Ro52抗体、抗着丝点或SSA/Ro52抗体、抗SSA/Ro60+SSA/Ro52+SSB/La抗体阳性检出率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。孕妇抗着丝点或SSA/Ro52抗体预测胎儿心脏发育异常的敏感度和阴性预测值分别为0.090和0.971;抗着丝点抗体预测的特异度和阳性预测值分别为0.999和0.400。结论:孕妇血清抗着丝点抗体、抗SSA/Ro52抗体以及抗SSA/Ro60+SSA/Ro52+SSB/La抗体阳性,可能提示胎儿心脏发育异常。

地质异常找矿理论在页岩气勘探中的应用

为加快我国页岩气的勘探进程,应用地质异常找矿理论,依据页岩气聚集特征和形成条件,将页岩气聚集的地质异常序列区分为背景地质异常、页岩气聚集地质异常、页岩气综合异常和页岩气商业地质异常4个层次。其中,背景地质异常主要指标是沉积盆地和泥页岩发育;页岩气聚集地质异常主要指标是页岩厚度和总有机碳含量;页岩气综合异常的主要指标是含气量和储气量,以及与其密切相关的温度、压力、孔隙度、页岩的厚度、总有机碳含量、黏土成分和湿度,间接指标是与页岩气综合地质异常密切相关的地球化学异常和地球物理异常;页岩气商业地质异常的主要指标是页岩气产量、产能及页岩的裂缝发育程度和脆性。上述4个层次的异常分别是页岩气勘探远景区段预测、页岩气勘探有利聚集区段预测、页岩气勘探有利目标区段圈定和页岩气商业聚集区段圈定的依据。我国页岩气勘探的远景区已基本查明,页岩气勘探的有利聚集区段的预测也取得了大量成果,亟待开展和加快页岩气勘探有利目标区段和商业聚集区段的圈定工作。

形变、大旱、地磁、静电场等震前异常关联性

从形变异常机理出发,对大震前出现的几种异常的关联性进行分析,同时结合观测事实和实验进行验证,探索其间可能存在的有机联系。对大震前的大旱、大震后的暴雨、大震时的喷沙冒水和地面塌陷、地声和地光以及大震前的电离层异常、大气静电异常、震前及震时电磁波异常等现象从机理上给出统一解释,认为这些异常现象均与大震前震源体附近微裂膨胀体的形成、扩展有关,并随着大震发生而迅速消失。

不同染色体异常类型患者的囊胚整倍性及妊娠结局

目的探讨不同染色体异常类型行胚胎植入前遗传学检测(PGT)后的助孕结局及妊娠结局。方法回顾性分析2020年1月至2022年11月在我中心就诊的因染色体异常行PGT共80个周期的临床资料,根据染色体异常类型不同分为染色体结构异常组(n=72)和染色体数目异常组(n=8);其中,染色体结构异常组又根据染色体易位类型不同进一步分为平衡易位组(n=52)和罗氏易位组(n=20)两个亚组;分别比较各组患者的一般情况和助孕结局。结果(1)在染色体结构异常类型患者中,两亚组间2PN率、D3优质胚胎率、囊胚形成率和活检整倍体囊胚易位染色体携带率比较均无显著差异(P>0.05);罗氏易位组可用囊胚形成率显著高于平衡易位组(P<0.05),罗氏易位组囊胚整倍体率亦显著高于平衡易位组(P<0.01);两亚组间临床妊娠率、流产率和活产率比较均无显著差异(P>0.05)。(2)在染色体数目异常患者中,5例47,XXY患者均有整倍体囊胚移植,截至投稿时,1例移植后未获得临床妊娠,3例获得健康新生儿,1例仍在妊娠随访中;染色体核型为47,XYY,t(12;18)(p11.2;p11.3)患者的2个取卵周期共活检10枚囊胚,其中4枚为整倍体囊胚、1枚为携带易位整倍体囊胚,移植1枚非携带整倍体囊胚后活产1健康女婴。结论罗氏易位和平衡易位患者利用PGT技术排除胚胎染色体异常的因素后,妊娠结局得以极大改善。

基于深度学习的桥梁索力传感器异常数据识别方法

针对基于传感器技术实时监测桥梁结构状态,为及时发现桥梁结构的异常情况并进行判识,预防和避免事故的发生,提出了基于深度学习技术的桥梁传感器异常信号检测和识别方法。通过设计基于LSTM(Long Short-Term Memoy)网络模型的桥梁传感器异常数据检测算法,实现桥梁索力传感器异常数据位置的有效检测,异常数据检测精确率与召回率分别达到99.8%、95.3%。通过将深度学习网络和桥梁传感器实际工作情况相结合,设计基于CNN(Convolutional Neural Networks)网络模型的桥梁索力传感器异常分类算法,实现桥梁索力传感器数据7类信号的智能识别,多种异常数据类型识别精确率与召回率超过90%。相对于目前桥梁传感器异常数据检测和分类方法,该方法能实现桥梁传感器异常数据和类型的精准检测和智能识别,为桥梁传感器监测数据的准确性与后期性态指标识别的有效性提供保障。

基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法

现有的业务过程异常检测方法假定业务过程固定不变,忽视因出现概念漂移而导致业务过程模型变化的情况,以致现有的异常检测方法准确率下降。提出一种使用事件日志、基于概念漂移发现的业务过程异常检测方法。构建结合概念漂移发现方法和基于循环神经网络的业务过程异常检测模型,从事件日志中提取事件序列特征数据集,使用该模型中的事件预测模块来预测事件发生的概率,根据事件发生的概率分布来计算事件日志中每个案例的异常分数。异常分数大于设定的异常评分阈值的事件所在的案例被认为是候选异常案例。使用霍夫丁不等式来判断概念漂移是否已发生,并使用双层滑动窗口机制来获取概念漂移案例的发生位置,从候选异常案例提取概念漂移案例。使用增量学习将概念漂移案例用于更新事件预测模块,使过程异常检测模型能够辨别概念漂移案例与真正异常案例,更准确地检测出真正的业务过程异常。实验结果表明,与主流的业务过程异常检测方法相比,所提异常检测方法可以较准确地发现业务过程中的概念漂移,能够更准确地检测出业务过程中发生的异常,对提高业务过程运行的平稳性有积极意义。

辽宁盘一井地下流体异常特征、预测方法及异常成因研究

辽宁盘一井地下流体自1973年开始观测以来,发展至今不仅流体观测手段逐渐丰富,积累了大量观测资料,并在多次地震前出现明显异常,为地震监测预报提供了重要借鉴,本文对辽宁盘一井地下流体异常特征、预测方法及异常成因进行了研究。对盘一井不同测项的震前异常特征及预测方法分析结果表明,水氡以趋势性和临震异常为主,氢气以短临异常为主,使用阈值法、差分分析法及临界慢化法识别异常效果较好;氯离子以短临异常为主,使用原始曲线分析方法提取异常效果较好。盘一井水氡异常成因分析表明,盘一井各测项浓度异常与测点周边地震活动强弱、区域应力场变化等存在紧密关系。在压应力状态下,该井氡浓度异常往往表现为高值异常;在张性应力状态下,该井氡浓度异常往往呈“V”字形态变化。

基于深度学习的视频异常检测研究综述

视频异常检测涉及概率统计、机器学习和深度学习等方法.文中旨在综合作者课题组研究成果和其它前沿科研工作,聚焦于基于深度学习的视频异常检测方法,全面探讨该领域的背景、挑战与解决方案.综合领域内的大多数相关论文,对其进行系统分析,以期为学者提供现阶段研究进展的基础认知.对基于深度学习的视频异常检测方法进行分类、分析,总结各类方法的网络模型选择,详细介绍常用数据集和性能评价指标,以性能对比突显各类方法的优势,并对视频异常检测领域的未来研究方向和应用场景进行深入探讨和展望.

388例骨骼发育异常胎儿遗传学分析

目的分析骨骼发育异常胎儿的遗传学因素,探讨其在骨骼发育异常胎儿中的作用。方法选择2016年1月至2022年12月于广西壮族自治区妇幼保健院进行产前检查的388例超声检查提示骨骼发育异常或合并其他结构异常的胎儿为研究对象。回顾性分析388例胎儿的临床资料,比较其染色体核型分析与单核苷酸多态性微阵列(SNP-array)的检测结果。结果388例胎儿骨骼发育异常产前样本中,染色体核型分析结果发现异常20例,异常检出率为5.2%(20/388);SNP-array检出异常56例,异常检出率为14.4%(56/388)。在SNP-array检出的56例异常胎儿中,有19例胎儿的染色体核型分析结果为异常,其余37例胎儿核型正常。这37例正常核型胎儿中有12例为致病性拷贝数变异(CNVs),检出率为3.1%(12/388);另外25例为临床意义不明性CNVs。结论当超声检查提示胎儿骨骼发育异常时,胎儿可能存在染色体异常,建议行介入性产前诊断,以明确胎儿是否存在致病性基因缺陷,为临床遗传咨询提供更多参考依据。

理论自由空间重力异常处理在承德高原地区应用效果分析

布格重力校正方法中存在正常场校正的高程起算面误差、高程校正误差与地形和中间层校正误差,为避免传统布格重力校正方法中存在的误差影响,提高资料解释的准确性,本文采用了理论自由空间重力异常处理技术,对在承德御道口波状高原区的实测重力资料重新进行了处理。通过与布格重力异常的对比分析,对该方法进行了评价。研究结果表明,在波状高原地区,理论自由空间重力异常相较于布格重力异常能够较好地反映区域重力场的空间分布形态,对局部信息的展现也更加清晰、丰富,对构造形态表现更加合理、准确,根据不同的地质目的,合理选择布格校正和理论自由空间重力异常处理,可提升资料解释的可靠性。

2022年夏季热带印度洋-太平洋海温异常对长江中下游高温异常的影响

利用NCEP/NCAR再分析资料、ERSST v5海表温度资料和大气环流模式,分析了2022年夏季热带印度洋-太平洋海温异常对长江中下游地区高温事件的影响机理及相对贡献。研究表明,此次高温异常事件受La Ni a事件和负位相IOD事件的共同影响,长江中下游地区的温度异常为1.52℃、为近40年来最高,温度正异常的极大值位于河南和湖北两省交界处的西侧。热带印度洋和太平洋海温异常引起了长江中下游约0.39℃的增温,对长江中下游地区此次高温异常的贡献为25.66%。La Ni a事件和负位相IOD事件可通过增强西太平洋副热带高压,进而有利于维持长江中下游地区的异常下沉运动,为高温事件的发生提供了有利条件。

基于特征标记的油田无人值守站运行异常辨识研究

油田无人值守站的运行异常受多种因素综合影响,产生的数据可能存在噪声或错误,导致油田无人值守站运行异常辨识难度上升,所以研究一种新的基于特征标记的油田无人值守站运行异常辨识方法。按照既定时长采集无人值守站运行数据,对采集到的数据进行分析和降噪处理。以数据处理结果为基础,结合均值、方差和均方根值提取异常数据特征,并对异常状态特征进行标记处理,结合油田无人值守站运行异常辨识模型得到相关的辨识结果。实验结果表明,该设计的基于特征标记的油田无人值守站运行异常辨识方法的辨识准确率为93.77%,辨识效果好,可以在相关领域实现广泛应用。

公共场所行人异常行为识别方法综述

为明确公共场所行人异常行为识别理论与技术研究进展,首先,借助中国知网(CNKI)和Web版引文数据库(WOS),给出公共场所行人异常行为广义定义与泛在特征,将常见异常行为划分为危害行为、不合群行为和违规行为3类;其次,从数据和技术基础视域,将现有异常行为识别方法划分为人工设计法、人体骨架法、红绿蓝(RGB)图像法和可穿戴传感器法4类;然后,梳理国内外主流人群异常行为数据集,分析相关算法在数据集上的性能表现;最后,从可用数据集和数据融合检测等方面总结现有研究方法局限性,给出未来研究方向与优化建议。研究结果表明:4类异常行为识别方法各有其优缺点;异常行为识别领域缺乏行为种类丰富、定义清晰、高质量的人群异常行为数据集;未来研究应聚焦稳健性强、准确率高的异常行为识别方法、模型及算法;探索多维数据融合互补检测方法,提升异常行为识别理论成果的应用场景的自洽性和自适应性,提高公共场所人群安全治理水平。

基于重要性分数的CUR矩阵分解识别WSN异常节点

现有异常节点识别方法普遍存在精度低或者功耗大等不足,针对这些不足,提出一种基于低秩矩阵分解的无线传感器网络异常节点识别算法。根据传感器节点的特性进行特征选取和属性矩阵构建;通过改进的CUR矩阵分解方法计算异常矩阵;依据异常矩阵中节点向量的总体均值和标准差设定控制限,判断节点是否发生异常。实验结果表明,与其它异常识别方法相比,该方法具有较高的识别准确率。