基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别方法

弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常,为了提高网络传输稳定性,提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测,构建弹性光网络流量的谱特征提取模型,通过低通滤波器卷积向量重组,实现对异常流量的谱特征筛选,采用孤立森林算法实现对网络流量异常检测的自适应寻优控制,结合多维空间结构重组方法实现对弹性光网络异常流量检测和识别。结果表明,漏检率及误检率较低,分别为3.16%,1.03%。检测用时较少,仅用16秒。在进行检测时,外部入侵率未超过1%,抗扰性较强。

面向企业数据安全场景基于孤立森林算法的数据访问异常检测与告警收敛方法

随着数字经济的快速发展,数据安全成为企业关注的焦点。本文提出了一种基于孤立森林算法的异常行为告警收敛方法,旨在提升企业数据安全合规及业务安全。通过用户实体行为分析(UEBA)技术建立用户访问行为基线,并监测实时行为与基线的偏差,以识别异常行为。然而,UEBA技术在异常告警收敛方面存在不足,导致告警数量庞大,难以维护。为此,本文引入孤立森林算法,对UEBA检出的异常样本进行进一步分析和收敛,以提高告警质量,减少告警数量,实现可维护的异常告警。文章详细介绍了基于UEBA的数据访问异常行为检测技术,存在的问题及困难,以及孤立森林算法的原理和优势。此外,还探讨了孤立森林算法在数据访问异常行为检测场景的告警收敛应用,包括数据准备、模型训练、异常分析、样本收敛和结果解释等步骤。最终,本文总结了利用孤立森林算法进行异常分析和告警收敛的有效性,并对未来的发展方向进行了展望。

基于改进孤立森林算法的交通流异常数据检测模型

针对交通流异常数据实时检测问题,提出一种基于改进孤立森林算法与K-Means++算法相结合的交通流异常数据检测模型。首先,使用交通流量和交通流速度数据构建交通流序列;然后,利用改进孤立森林算法,构建交通流数据的异常评分模型,并通过K-Means++算法构建滑动窗口计算出异常评分的阈值,以此来实现对交通流数据异常值的实时检测;最后,通过实例分析验证模型的合理性和可行性。研究结果表明:改进孤立森林算法与K-Means++结合的方法可以准确地确定异常评分的阈值进而检测出异常数据;该模型与仅考虑交通流流量的模型、传统孤立森林模型相比,AUC分别高出29.7%和5.3%,与其他常用的LOF、ABOD、OCSVM方法相比,AUC均有所提高。该模型准确率明显提升,在交通流异常数据检测中具有更好的适用性,能够为交通管理部门提供交通状况检测支持,提高交通管理效率。

基于孤立森林算法的空调系统运行异常检测研究

常规的空调系统运行异常检测以故障样本特征检测为主,但存在错检、漏检的问题,会影响空调系统的正常运行,为此,设计了基于孤立森林算法的空调系统运行异常检测方法。首先提取空调系统运行异常特征,并根据异常特征向量确定空调系统异常位置。然后基于孤立森林算法设定空调系统运行异常检测阈值,获取空调系统运行异常的正态分布数据,将异常特征数据点孤立到同一个平面上,通过阈值区分特征点是否异常,完成异常检测。采用对比实验,验证了该方法的检测准确性更高,能够应用于实际生活。

基于孤立森林算法的计算机网络信息安全漏洞检测方法

为解决现有的计算机网络安全检测方法存在的误报率较高问题,文章提出基于孤立森林算法的计算机网络信息安全漏洞检测方法。对计算机网络信息安全数据集进行预处理,剔除样本噪声清洗数据,对数据特征与类别间的相对熵进行计算;确定网络攻击行为,构建子森林潜在攻击检测块,设定阈值判断进入滑动窗口的数据是否为异常数据,实现计算机网络信息安全漏洞检测。实验结果表明,实验组的召回精度均在95%以上,F1均在0.68以上。这表明该方法能够对漏洞进行精准识别,提升漏洞的分类精度,漏洞检测效果较好。

基于自适应阈值的改进孤立森林算法研究与验证

为改善孤立森林算法建立二叉树时随机选择属性进行数据分割,构建孤立森林时可能出现一些性能较差的冗余二叉树,导致模型精度不高的问题,应用一种区间套搜索算法对初始构建的孤立森林搜索森林划分阈值,去除性能较差的孤立二叉树,构建性能更优的孤立森林,提出一种自适应阈值的改进孤立森林算法(Adaptive-iForest)。选取UCI经典数据集中Breastw、Ionosphere、Satellite、Shuttle、Pendigits 5个数据集进行实证分析,对比iForest、LOF两个算法,AdaptiveiForest算法的精度与AUC值均有不同程度提升。

基于孤立森林算法的集中供热系统异常数据识别研究

针对集中供热系统异常数据识别工作量大的问题,本文提出采用孤立森林(IF)算法进行异常数据的自动识别。以天津某换热站一个供暖季的数据作为样本,详细分析了集中供热系统数据本身的物理规律及IF算法设定参数对模型性能的影响规律。针对集中供热系统运行调节所导致的部分正常数据误诊率高的问题提出了数据集参数相对化的方法,通过该方法可以降低6.7%的数据误诊率和44.6%的漏诊率。通过对比不同IF算法设定参数下的模型性能,给出了供热系统数据异常识别的推荐参数设定范围。

基于孤立森林算法的巡检机器人通信异常数据自动检测方法

由于通信数据异常会影响巡检机器人对巡检任务数据的接收精度,因此利用孤立森林算法实现巡检机器人通信异常数据自动检测方法的优化设计。首先,在构建的通信信道环境下,采集巡检机器人通信数据,从通信流量、数据信噪比、数据包平均长度等方面,提取通信数据特征。其次,利用孤立森林算法,计算通信数据异常分值。最后,通过异常分值的分区比对和数据特征的匹配,以可视化的形式输出通信异常数据自动检测结果。通过性能测试实验发现,优化设计自动检测方法的误检率和漏检率均低于预设值,即优化设计方法具有较高的检测精度。

基于孤立森林算法的动力电池不一致单体识别与预警方法

动力电池组各单体之间由于生产工艺和使用环境等因素会产生不一致性故障,从而影响电池使用寿命和行车安全。针对动力电池组不一致性故障下的异常单体诊断需求,依托车联网平台数据,基于孤立森林法提出一种动力电池单体识别与预警方法,通过统计正常样本与异常样本的得分情况,以确定故障阈值T=0.75;同时,结合滑动窗口实时更新流入诊断模型的数据,实现对不一致单体的识别与预警。结果表明,该方法可以有效识别出不一致性单体,查全率和查准率分别为0.91和0.95,当滑动窗口大小为15时对实时故障的预警效果最好。研究成果有利于减少或避免因动力电池不一致造成电动汽车起火和爆炸事故,对推动电动汽车进一步普及具有重要意义。

基于孤立森林算法的中压配电网线损异常诊断方法研究

由于传统线损异常诊断方法主要是对正常样本做描述,将与正常样本不符的样本视为异常,导致诊断结果存在大量误报,研究基于孤立森林算法的中压配电网线损异常诊断方法。采集中压配电网用电信息计算出线损数据,基于孤立森林算法计算线损数据的异常分数,根据异常分数的分区比对结果判定线损数据是否存在异常,完成中压配电网线损的异常诊断。实验结果表明,设计方法诊断线损异常电量数据时,零值误差为2.70%、恒值误差为2.11%,均低于3%,证明了该方法的诊断结果较为精准。

基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法研究

针对当前铁路通信网潜在攻击检测方法在识别异常攻击时忽略了对数据的降维处理,导致检测效率偏低、误报率和漏检率较高等问题,提出基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法。将铁路通信网样本集通过数据类型划分为多个子集,通过对主成分进行分析,最大限度地减少不同子集间的降维影响,使各子集降维达到最佳;基于降维处理的数据,构建孤立森林潜在攻击检测器,判断数据异常行为;基于孤立森林算法更新铁路通信网潜在攻击检测器,实现铁路通信网潜在攻击检测。仿真试验结果:测试样本数量增加时,该算法的检测速率保持在90%以上,误报率和漏检率均小于等于0.02%,表明该方法在铁路通信网潜在攻击检测上具有一定的应用价值。

基于孤立森林算法的电力营销数据异常识别

为了解决目前电力市场中出现的一些问题,本文采用了一种新的方法来检测电力市场中的异常点。首先,研究电力营销数据的异常特征检测与大数据的存储方法,采用分布随机信息抽样技术进行异常特征的追踪,采用压缩感知方法进行异常特征提取,并在此基础上提出一种新的电力管理方法。然后,采用随机解耦合的特征分解方法,对异常数据进行关联分析,得到关联特征集,并建立信息融合模型。通过对电力营销数据进行模拟,验证了孤立森林算法对电力营销数据的异常进行识别的有效性。

基于孤立森林算法的计算机网络潜在攻击检测

计算机网络安全在当今信息时代至关重要,网络攻击检测已成为网络管理和数据保护的一个核心任务。本研究提出一种基于孤立森林算法的创新方法,用于检测计算机网络中的潜在攻击。实验结果表明,该方法在计算机网络潜在攻击检测中表现出卓越的性能和广泛的应用前景。

孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划方法

针对建筑火灾中人员疏散路径规划问题,提出基于孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划的方法。运用布置在火灾现场的无线传感器网络采集火灾环境信息,构建火灾数据样本,随机分割并训练火灾数据样本,创建多个孤立二叉树组建孤立森林,识别火灾异常数据,获得着火点及障碍物位置,并以栅格法构建火灾救援环境动态地图为基础,通过更新位置节点当量距离、信息素浓度以及信息素挥发因子的改进蚁群算法,构建救援疏散路径组合优化模型,规划出最佳灭火救援疏散路径。测试结果表明:该方法可准确检测火灾中的着火点位置,可在多起点、多终点的救援疏散路径规划中更好地避开着火点和障碍物,快速、合理地规划出最佳灭火救援疏散路径。

基于孤立森林算法的10kV配电网故障自动定位方法

现有配电网故障定位的精度并不高,因此,本文在10kV配电网线损特征参数分析方法的基础上采用孤立森林算法,实现了10 kV配电网故障自动定位。结果显示,孤立森林算法对10kV配电网故障自动定位的计算误差较小,判断精度高,可用于10kV配电网故障的自动定位。

孤立森林算法研究及并行化实现

异常检测是近年来数据挖掘中热门的研究课题之一,孤立森林算法是一种高效的无监督的异常检测算法,可以很好地处理高维大规模数据。针对孤立森林算法在计算测试样本的异常值时,计算的是测试样本在孤立森林下的平均路径长度,忽略了孤立二叉树间检测异常能力的差异性以及大规模数据下构建大量孤立二叉树需要耗费大量内存时间这两点不足,提出一种并行化改进孤立森林算法。利用每棵孤立二叉树的路径长度标准差对其进行加权计算异常值,并基于Spark平台实现并行化。通过在公开数据集上进行的对比实验及多种参数配置的并行性能对比实验表明,并行化改进孤立森林算法能够提高异常检测的精确度,同时具有很好的并行性能,能够高效处理需要构建大量孤立二叉树的大规模数据集。

基于孤立森林算法的电涌保护器异常参数监测研究

应用孤立森林算法构建电涌保护器(SPD)的异常参数监测模型,通过令模型学习正常SPD参数数据的分布,来对无法拟合至该分布内的SPD异常参数数据进行识别,进而对器件实际状态及劣化程度进行评价预警。研究先对SPD进行多参数采样,将得到的390组实验数据进行预处理,结合算法模型计算每组采样数据对应的异常值,来识别对应异常的采样数据,最后根据每组数据对应的标签,对算法的准确度进行验证。检验结果表明,基于孤立森林算法构建的监测模型可以对SPD采样数据的异常程度进行评价,锁定SPD在系统中可能出现不良或劣化状态时所对应的参数值。对于实验数据集,该算法模型在选择不同参数下的性能指标AUC值不低于96%,为SPD性能的监测研究提供了新的思路。

基于孤立森林算法的风电齿轮箱轴承故障检测方法

为精准检测齿轮箱轴承故障,实时进行有效监测以保证风电齿轮箱健康运行,提出一种基于孤立森林算法的风电齿轮箱轴承故障检测方法。首先,以齿轮箱轴承温度为故障检测模型的输出变量,采用多尺度图相关算法选择输入变量;然后,提取输入变量的均方根和包络线进行自组织映射神经网络特征融合;最后,以融合值为模型输入量,使用孤立森林算法进行异常点检测。实例验证表明,经过特征融合后模型的平均检测精度提高21.56%,平均运行时间缩短0.123 s,整体性能优于常用的BPNN,RF,SVM模型。

基于孤立森林算法的配电网线损异常判定

线损异常分析在低压配电网的发展规划中具有重要意义。现阶段线损的异常判定多采用阈值分析法,在时效性和准确性上存在很大的局限性。随着智能电网的推广,提出了一种基于孤立森林离群点检测算法的线损异常判定方案。首先采用k-means算法将低压台区按照不同的负载工况进行聚类,而后采用孤立森林算法计算台区数据的异常分数,最后对获取的异常分数进行阈值分析,得到最终的线损异常数据。在IEEE标准配电网络上进行仿真分析,并用电网实际台区的运行数据进行验证。结果表明,所提异常判定算法具有较高的准确性。这种基于数据挖掘技术的异常分析方法在线损精细化管理中将发挥越来越大的作用。

基于孤立森林算法的用电数据异常检测研究

由于对用电数据异常的挖掘分析对于提高电力企业效益,提升管理水平具有重要意义,提出了基于孤立森林算法的用电数据异常检测研究。对电力数据的数据挖掘过程和用电数据异常进行了研究。分析了孤立森林算法,并采用孤立森林算法对用电数据进行异常检测。以某地的电力数据为例进行异常数据检测,分别采用了孤立森林算法,LOF,K-means算法进行实验,实验结果显示,在相同条件下,孤立森林算法在处理用电数据异常检测时比传统的算法耗时更少,准确率和查全率更高。