基于深度学习的网络异常检测和智能流量预测方法OA
Research on Network Anomaly Detection and Intelligent Traffic Prediction Method Based on Deep Learning
边缘计算场景下,边缘设备时刻产生海量蜂窝流量数据,在异常检测任务中针对直接对原始数据检测异常存在的计算冗余问题,提出基于特征降维的蜂窝流量数据异常检测方法.该方法在全局范围内利用LSTM自编码器提取流量数据特征和标识异常网格,然后在存在可疑异常的网格使用K?means聚类进行局部异常确认,结果表明可以更好地检测出不同活跃度区域内的漏报异常;同时,对于流量数据预测任务中只考虑时空相关性,忽略不同业务间相关性的问题,提出多数据集联合预测方法,引入注意…查看全部>>
张娇阳;孙黎
西安交通大学 信息与通信工程学院,陕西 西安710049西安交通大学 信息与通信工程学院,陕西 西安710049
信息技术与安全科学
全局异常检测特征降维LSTM自编码器联合预测边缘计算
《无线电通信技术》 2022 (1)
信道模型未知条件下知识驱动的信号检测技术研究
81-88,8
国家自然科学基金(62071368)之江实验室开放课题(2019LC0AB04)
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