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综合馆
基于距离的数据流在线检测算法研究
  • 摘要

    针对传统的数据流检测中存在的时间复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于滑动时间窗口和k-距离剪枝的信息熵异常检测算法.该算法引用滑动时间窗口将动态的数据流静态化,当数据流填满当前窗口后,在当前窗口中用k-距离剪枝方法对数据进行初步检测,从而剔除绝大部分的正常数据.最后再对筛选出疑似异常的数据用信息熵的检测方法进行检测,输出信息熵值大于设定阈值EA的数据点.通过实验验证,该算法比传统的检测算法在时间复杂度和准确度上都有一定的优越性.

  • 作者

    李少波  魏中贺  孟伟  Li Shaobo  Wei Zhonghe  Meng Wei 

  • 作者单位

    贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵阳550003;中国科学院成都计算机研究所,成都610041/贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳,550025/中国科学院成都计算机研究所,成都,610041

  • 刊期

    2015年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    数据流  滑动窗口  k-距离  异常检测  信息熵  stream data  sliding window  k-distance  anomaly detection  comentropy 

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3.85.214.0