基于运动图像序列的异常行为检测

2时间序列异常检测的研究与应用

河海大学 硕士学位论文 时间序列异常检测的研究与应用 姓名：林森 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：朱跃龙 20080601

河海人学坝Ｉ研究生论立时问序列异常榆测的研究‘Ｊ府用 第一章绪论 １．１研究背景 １．１．１数据挖掘 随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的 数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等助能，但无法发现数据中存在的关系和规则， 无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。用数据库来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两哲的结合促成了数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）的产生。 定义１．１：数据挖掘 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程…。 原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。数据挖掘的方法可以是数学的，也可以是非数学的：可以是演绎的，也可以是归纳的。 挖掘出来的信息可以被用于信息管理、决策支持、过程控制等，还可用于数据自身的维护。 因此，数据挖掘汇聚了不同领域的研究者，是～个多学科交叉研究领域， 它融合了数据库（Ｄａｔａｂａｓｅ）技术、人工智能（ＡｒｔｍｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉ黜ｃｅ）、机器学习（ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｍｉｎｇ）、统计学（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）、知识工稗（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎ百ｎｅ甜ｎｇ）、面向对象方法（Ｏｂｊｅｃｔ．ＯｄｅｎｔｅｄＭｅｔｈｏｄ）、信息检索（１ｎｆｏｎｎ“ｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ）、高性能计算（Ｈｉ曲．Ｐｅ墒ｍａｎｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）以及数据Ｉ叮视化（ＤａｔａⅥｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）等最新技术的研究成果。经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。 数据挖掘的仟务是从数据中发现模式。数据挖掘任务一般可以分两类，描述和预测。描述性挖掘任务刻画数据库中数据的般特性；预测性挖掘任务在当前数据卜进行推断，以进行预测【２１。具体可以可分为：分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、 异常和趋势发现等等。

异常行为检测设计

CREATE TABLE `ca_abnormal_user_rule_tmp` ( `k_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `model_id` int(11) NOT NULL, `bizaccount` varchar(40) NOT NULL, `src_ip` varchar(40) NOT NULL, `client_software` varchar(40) NOT NULL, `template_id` bigint(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`k_id`), KEY `bizaccount` (`bizaccount`), KEY `src_ip` (`src_ip`), KEY `client_software` (`client_software`), KEY `template_id` (`template_id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; insert into ca_abnormal_user_rule_tmp (bizaccount, client_ip, client_software,template_id) select bizaccount,client_ip,client_software,template_id from biao where server_ip fanwei and server_port fanwei GROUP BY bizaccount,client_ip,client_software,template_id;

帧检测序列错误(FCS)

帧检测序列错误（FCS） FCS是802.3帧和Ethernet帧的最后一个字段（4字节）. 帧校验序列（FCS）是指特别的检测码字符被添加到在一个通信协议中的帧中进行检错和纠错。发送主机在整个帧中有一个检测码随着发送。接收主机在整个帧中的检测码使用相同的运算法则，并将它与接收到的 FCS 相比较。这样，它能够探测是否任何数据在运输中丢失或被改变。它可能当时丢失这个数据，和请求错误帧的重传。一个循环冗余码校验常被用来估算 FCS。 FCS 字段—包含帧的 32 位循环冗余校验 (CRC), 数据链路 层帧方式接入协议（LAPF）中的字段，是一个 16 比特的序列。它具有很强的检错能力，它能检测出在任何位置上的 3 个以内的错误、所有的奇数个错误、16 个比特之内的连续错误以及大部分的大量突发错误。 据信而泰科技的经验表明：一个符合长度但FCS错误的信息包可能有几种可能的问题。问题可能是延迟碰撞，坏的网卡或驱动器，电缆，集线器或是噪声等。一般而言，主要是物理链路层的错误引起的。比如：1、阻容匹配不合适，电阻值偏大或偏小，电容型号的匹配都会造成FCS错误的产生。还有电阻电容的错焊或者漏焊以及虚焊都容易造成这种问题。 2、PCB线路的设计问题，尤其是千兆以太网的PCB设计，千兆信号的对信号质量要求很高，如果线路排列不合理，会造成线间串扰，影响信号质量。 3、FCS错误主要发生在PHY与RJ45接口之间的链路上，所以出

现FCS错一定需要排查PHY与RJ45之间的错焊、漏焊、虚焊等问题。 4、在一些设备生产厂遇到FCS错误出现的问题，也可能是由于使用的物理连接介质质量太差造成的（千兆以太网对网线的要求至少是超5类线缆），还包括RJ45的水晶头的制造（制作）工艺。 5、FCS错误的出现，我们可以通过使用以太网测试仪来检测到，通过强压力的冲击，容易暴露一些错焊，虚焊的问题。 如果有1%以上的帧是FCS错误就必须作为严重问题来对待。因为它严重影响网络的吞吐量。

基于Web资源聚类分析的异常行为检测(精)

基于Web资源聚类分析的异常行为检测1 谢逸,余顺争 中山大学电子与通信工程系,广东广州(510275 E-mail(xieyicn@https://www.360docs.net/doc/c22955381.html, 摘要:本文针对大型活动网站的入侵检测,提出一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM的Web资源聚类方法,与传统的基于Web页面内容的聚类不同,该方法仅需要用户的HTTP 请求序列,而不需要网站和页面的相关信息;利用该模型,我们得到用户对各个Web资源子集的访问特征,我们进一步引入逻辑行为来描述这种用户访问特征,并通过分析用户的逻辑行为实现异常访问行为的检测。文章详细介绍了模型建立的理论依据和方法,推导出模型参数的估计算法,及一种快速的模型参数实时更新算法。并指出了如何把该模型应用于实际的网络环境。最后使用World Cup 1998实际采集的数据验证了模型的有效性。结果表明该方法不但可以很好地实现用户行为分类,而且可以有效识别出异常的用户行为,从而起到入侵检测的作用。 关键词:聚类,用户行为,异常检测,隐半马尔可夫模型 中图分类号:TP3 1.引言 随着Internet的普及,网络上共享的计算机资源成为主要的攻击目标,网络入侵数量的增加及其所带来的严重危害,使计算机安全成为人们关注的焦点。入侵检测系统(Intrusion Detection System, IDS是用于检测正在发生的攻击和试图进行攻击的计算机系统。异常入侵检测(Anomaly Intrusion Detection 是目前使用的主要手段之一。它是根据用户行为与活动轮廓存在的偏离程度来判断是否发生入侵,常用的方法有神经网络、模式预测、机器学习、统计分析等[1]。 与一般的入侵检测系统所关注的对象不同,本文主要研究大型活动网站(例如:体育比赛、重大商务/政治活动、大型文艺表演等对分布式拒绝服务(Distributed

基于时间序列的异常检测研究

世界软件工程大会 基于时间序列的异常检测研究 王桂兰，王振奇，罗贤金 信息与网络管理中心，华北电力大学，保定 071003中国. E-MAIL：yu_bing_2000@https://www.360docs.net/doc/c22955381.html, 摘要 随着网络环境的不断恶化，各种病毒、木马不断影响网络的安全。通过网络通信异常状况的检测和分析，可以有效地发现在网络中存在的问题。本文讨论了网络流量数据预测及网络异常检测，采用ARMA模型的网络流量预测，利用平滑指数模型的网络异常检测。ARMA 模型为异常检测提供预期值，同时，平滑指数模型修复历史流量数据，可以使下一次流量预测更准确。网络流量预测和网络异常检测系统已经被开发出来，利用它可以发现网络异常并发送警报，从而提高了网络的稳定性和健壮性。 1.绪论 随着网络规模的不断扩大和网络复杂性的日益增加，基于TCP / IP协议的互联网，已经成为一个全球性的信息基础设施，是现代生活不可或缺的内容，它的崩溃可能会导致巨大的经济损失。例如，2001年7月Code-Red蠕虫病毒在不到9个小时的时间里，感染了25万台计算机，直接经济损失达260亿美元；2003年1月，SQL Slammer蠕虫病毒爆发，在开始的5分钟内导致了9.5至1.2亿美元的损失。网络采集过程中，蠕虫病毒导致的网络拒绝服务和网络不当配置现象，严重影响了网络的正常运行。如何有效地管理现代化的大型网络，使他们更高效、可靠和安全地运行是网络维护面临的一个迫切的问题。 近年来，异常检测，作为数据挖掘的一个分支，正受到越来越多的关注和研究。这些研究一般可分为五大类：基于分布方法，基于深度方法，基于聚类方法，基于距离的方法和基于密度的方法。基于分布和深度方法的异常检测是统计学中采用的主要方法。基于分布的方法设定数据组是已知的，根据上述的数据分布对于每个对象采取“不一致”测试，如果该对象不符合分布方式，它就被认为是异常的。这就是本文所采取的方法。 在本文中，网络历史流量的时间序列是已知的分布，只有当前时刻的流量是预测值，如果实际值未通过“不一致”的测试，那么它就被认为是异常的。同时，在历史数据的时间序列中异常值将会由实际值所替代。因此，以后的预测将更加准确。在这里，一个实用的系统被

基于监控视频的人体异常行为检测研究

目录 摘要 .......................................................................................................................... I ABSTRACT ................................................................................................................ II 第1章绪论 .. (1) 1.1课题研究背景及意义 (1) 1.2国内外研究现状及分析 (3) 1.3本文主要研究内容 (5) 1.4本文的结构安排 (6) 第2章异常行为检测相关理论及算法介绍 (7) 2.1引言 (7) 2.2基于混合高斯模型的目标提取 (8) 2.2.1 混合高斯模型的建立 (8) 2.2.2 运动目标的检测 (9) 2.2.3 背景模型的更新 (10) 2.3目标跟踪算法的选择 (13) 2.3.1 Meanshift算法 (13) 2.3.2 Camshift算法 (14) 2.3.3 卡尔曼滤波 (16) 2.4行为特征的选取 (17) 2.4.1 光流特征 (17) 2.4.2 几何特征 (19) 2.4.3 轨迹特征 (19) 2.5本章小结 (20) 第3章异常行为检测的研究及改进 (21) 3.1引言 (21) 3.2基于Camshift结合卡尔曼滤波的目标跟踪 (21) 3.3基于区域光流能量的异常行为检测 (24) 3.3.1 传统光流能量模型 (25) 3.3.2 改进的光流能量模型 (26) 3.3.3 区域光流能量流程及详细介绍 (29) 3.4基于几何和轨迹特征的异常行为检测 (31) 3.4.1 目标区域标识及特征提取 (31)