一种基于图神经网络的工业过程异常检测方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117724452A
(43)申请公布日2024.03.19
(21)申请号202311736991.5
(22)申请日2023.12.18
(71)申请人杭州电子科技大学
地址3100
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一种基于神经网络的异常流量检测方法.docx
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一种基于神经网络的异常流量检测方法
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，其中网络流量异常检测作为网络安全的重要组成部分，对于保障网络系统的稳定性和安全性具有重要意义。根据我国网络安全态势感知数据显示，近年来网络攻击事件呈上升趋势，其中流量异常检测成为网络安全防护的关键环节。据统计，2019年我国网络安全事件中，约70%与网络流量异常有关，这充分说明了异常流量检测在网络安全防护中的重要性。
异常流量检测旨在识别网络中的异常行为，包括恶意攻击、数据泄露等，以防止潜在的安全威胁。传统的异常流量检测方法主要基于规则匹配、统计分析和机器学习等技术，但这些方法在处理大
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基于BP神经网络的异常轨迹检测方法.docx
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基于BP神经网络的异常轨迹检测方法
一、1.异常轨迹检测背景与意义
(1)随着现代城市交通系统的快速发展，对公共交通的实时监控和异常事件处理提出了更高的要求。在地铁、公交等公共交通系统中，乘客的行程轨迹数据是衡量服务质量、安全风险预测和突发事件应对的关键信息。异常轨迹检测作为数据分析的一个重要分支，旨在通过分析大量的轨迹数据，识别出潜在的安全风险、违规行为或者系统故障，对于提高公共交通的安全性和效率具有重要意义。
(2)据统计，每年因公共交通事故造成的伤亡人数和财产损失巨大。例如，某城市地铁在2019年因异常操作导致的乘客伤亡事故高达30起，经济损失超过500万元。因此，对异常
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一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利].docx
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一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利]
一、引言
随着互联网的快速发展，网络流量日益庞大，异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。传统的异常流量检测方法通常依赖于特征工程，需要人工提取和设计特征，费时费力且难以捕捉到复杂的异常模式。近年来，神经网络技术取得了显著的进展，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。将神经网络应用于异常流量检测，有望提高检测的准确性和效率。然而，单一的神经网络模型在处理高维、非线性问题时会存在过拟合和泛化能力不足的问题。因此，本文提出一种基于混合神经网络的异常流量检测方法，旨在提高异常流量的检测性能。
在网络安全领域，异常流
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一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统.docx
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一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统
第一章引言
在当今信息时代，网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。随着互联网技术的飞速发展，网络流量日益增长，网络安全问题也日益突出。其中，异常流量检测作为网络安全防护的重要环节，对于保障网络系统的稳定运行和数据安全具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于机器学习的异常流量检测方法得到了广泛关注和研究。
异常流量检测旨在识别和阻止那些对网络系统造成潜在威胁的异常行为。传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配和统计分析，但这些方法往往难以适应复杂多变的网络环境，容易产生误报和漏报。因此，研究一种高效、准确的异
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一种基于图神经网络的多变量时间序列异常检测方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881115 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210351790.2
(22)申请日 2022.04.02
(71)申请人 中国科学院计算技术研究所
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819087 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110185682.8
(22)申请日 2021.02.11
(71)申请人 北京工业大学
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一种基于神经网络的地表形变场异常检测的方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114859351 A
(43)申请公布日 2022.08.05
(21)申请号 202210658245.8 G06N 3/04 (2006.01)
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一种基于卷积神经网络的焊点检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113409250 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110579200.7
(22)申请日 2021.05.26
(71)申请人 杭州
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一种基于卷积神经网络的物品检测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117541558A
(43)申请公布日2024.02.09
(21)申请号202311543186.0G06V10/764(2022.01)
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基于GA改进BP神经网络网络异常检测方法.docx
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基于GA改进BP神经网络网络异常检测方法
第一章引言
随着信息技术的飞速发展，网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，随之而来的网络安全问题也日益凸显。据统计，全球范围内每年因网络攻击导致的损失高达数十亿美元。其中，网络异常检测作为网络安全防护的重要环节，其重要性不言而喻。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于机器学习的异常检测方法得到了广泛关注。其中，BP神经网络因其强大的非线性映射能力，在异常检测领域表现出色。然而，传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些缺陷，本文提出了一种基于遗传算法（GA）改进的BP神经网络网络异常检测方法。
网络异
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基于卷积神经网络的异常检测技术研究.docx
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基于卷积神经网络的异常检测技术研究
第一章异常检测技术概述
(1)异常检测技术在众多领域都扮演着至关重要的角色，它旨在从大量数据中识别出那些不符合正常模式的数据点或事件。随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速准确地发现异常成为了一个亟待解决的问题。传统的异常检测方法通常依赖于统计模型和启发式规则，但这些方法往往难以处理高维数据和非线性关系，且对异常类型的适应性较差。
(2)近年来，深度学习技术的快速发展为异常检测领域带来了新的突破。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的特征提取工具，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。将CNN应用于异常检测，可以
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基于神经网络的数据异常检测研究.docx
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基于神经网络的数据异常检测研究
第一章数据异常检测概述
(1)数据异常检测是数据挖掘和统计学领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位数据集中的异常值。随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸性增长，如何有效检测数据中的异常现象成为研究的热点。异常检测不仅有助于发现潜在的数据错误，还能揭示数据中隐藏的规律和潜在的安全威胁。
(2)异常检测方法主要分为基于统计的方法和基于机器学习的方法。基于统计的方法依赖于数据分布的假设，通过计算异常值的概率分布来进行检测。然而，这种方法在处理高维数据时往往效果不佳。相比之下，基于机器学习的方法通过学习正常数据的特征来识别异常，具有更强的鲁棒性和泛化能力
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基于神经网络的异常检测系统论文.docx
基于神经网络的异常检测系统论文
摘要：随着信息技术的快速发展，异常检测技术在网络安全、金融监控、工业生产等领域发挥着越来越重要的作用。本文针对当前异常检测技术的研究现状，提出了一种基于神经网络的异常检测系统。通过对神经网络的深入研究，结合实际应用场景，设计了高效、准确的异常检测模型。本文将详细阐述系统架构、算法实现和实验结果，为异常检测技术的发展提供参考。
关键词：异常检测；神经网络；网络安全；金融监控；工业生产
一、引言
（一）异常检测技术的研究背景
1.内容一：信息技术的发展对异常检测提出新要求
1.1随着互联网的普及，网络安全威胁日益严峻，对异常检测技术提出了更高的要求。
1.2金
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一种基于图神经网络的传感器网络数据异常判决方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112966595 B
(45)授权公告日 2022.04.05
(21)申请号 202110237989.8 G06N 3/04 (2006.01)
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基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测方法.pdf
138 传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies) 2013年 第32卷 第2期
基于 RBF神经网络和小波分析的水质异常检测方法
侯迪波，陈 明，赵海峰，黄平捷 ，张光新
(浙江大学控制科学与工程系 工业控制技术国家重点实验室，浙江 杭州 310027)
摘 要：快速准确地检测出自然或人为事件下的水质异常，对保护水环境和保障公众健康具有重要意义。
针对水质背景数据波动大时