基于重加权策略平衡损失的用电窃电行为检测方法

由于传统的用电窃电行为检测方法在面对复杂的用电环境时,往往存在漏报的情况,导致检测精度低。针对上述现象,提出基于重加权策略平衡损失的用电窃电行为检测方法。通过对用电数据进行监测和分析,进而提取出窃电行为的特征。引入记忆单元更新参数,利用历史数据对模型进行训练和优化,提高窃电行为检测的精准度。优化重加权策略平衡损失函数,更好地平衡不同因素对损失的影响,提高模型的预测精度。通过训练分类器检测用电窃电行为。实验证明,该方法能够准确检测窃电行为,检测精度较高,具有较高的应用价值。

基于数据挖掘的恶意行为检测方法

Intrusion Detection System(IDS) is an important network security technique. It can dynamic detect the network attack behaviors. At present, great issues for IDS are incapable of detecting the unknown malicious attack behaviors. So that, some new detection techniques are presented,data mining-based detection technique is an effective method in them. In this paper, data mining-based detection method and its key techniques are discussed in detail.

两种典型的入侵检测方法研究

论述了入侵检测的基本概念、模型框架和对现有入侵检测技术、方法进行了分类。重点论述了两种典型的入侵检测方法—异常行为检测方法和比较学习检测方法的基本原理,并在此基础上实现了一个实际的入侵检测专家系统。

网站恶意性评估系统的设计与实现

介绍了网站恶意性评估系统的设计及实现技术。该系统以评估一个给定网站是否具有恶意性为目标,以网络爬虫作为评估工具,以基于行为的恶意代码检测技术为评估手段,是一个可以有效消除安全产品的被动性和滞后性、同时可以有效避开现行主流恶意代码检测技术的缺陷并能有效提高评估精度的系统。