基于混合高斯变分自编码网络的异常检测算法

TP393; 异常数据是指偏离大量正常数据点的数据,往往会对各类系统产生负面影响,存在较大风险.异常检测作为一种有效的防护手段,能够检测数据中的异常,为各类系统的正常运转提供重要支撑,具有重要的现实意义.提出了一种基于混合高斯变分自编码网络的异常检测算法,该算法首先使用混合高斯先验构建变分自编码器,对输入数据进行特征提取,然后以混合高斯变分自编码器构建深度支持向量网络,压缩特征空间,并寻找最小超球体分离正常数据和异常数据,通过计算数据特征到超球体中心的欧氏距离衡量数据的异常分数,并以此进行异常检测.最后在基准数据集MNIST和Fashion-MNIST上评估了该算法,平均AUC分别达到了0.9...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电信科学 2021, Vol.37 (4), p.54-61
Hauptverfasser:	陈华华, 陈哲, 郭春生, 应娜, 叶学义, 章坚武
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP393; 异常数据是指偏离大量正常数据点的数据,往往会对各类系统产生负面影响,存在较大风险.异常检测作为一种有效的防护手段,能够检测数据中的异常,为各类系统的正常运转提供重要支撑,具有重要的现实意义.提出了一种基于混合高斯变分自编码网络的异常检测算法,该算法首先使用混合高斯先验构建变分自编码器,对输入数据进行特征提取,然后以混合高斯变分自编码器构建深度支持向量网络,压缩特征空间,并寻找最小超球体分离正常数据和异常数据,通过计算数据特征到超球体中心的欧氏距离衡量数据的异常分数,并以此进行异常检测.最后在基准数据集MNIST和Fashion-MNIST上评估了该算法,平均AUC分别达到了0.954和0.937.实验结果表明,所提出的算法取得了较好的异常检测效果.
ISSN:	1000-0801
DOI:	10.11959/j.issn.1000-0801.2021044