第条

基于负选择算法的多维数据异常检测

作者:

D。达斯古普塔,

美国。马宗达作者信息和声明

CEC’02：2002年进化计算会议录。CEC’02。2002年国会议事录第2卷

页1039-1044

出版:2002年5月12日出版历史

发布者网站

摘要

在处理敏感的人员数据时，必须维护这些数据，以保持其完整性和有用性。自然免疫系统的机制在这一领域非常有前景，它是一种有效的异常或变化检测系统。本文报告了使用Forrest等人（1994）开发的负选择算法对单个和多维数据集进行异常检测的结果。

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向Y李浩王S陈C徐伟崔H刘凤班萨尔S钟L(2016)使用状态图方法调试OpenStack问题第七届ACM SIGOPS亚太系统研讨会会议记录10.1145/2967360.2967366(1-8)在线发布日期：2016年8月4日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/2967360.2967366
阿扎维D蒙卡约H佩欣斯基M佩雷斯A托加耶夫A(2016)基于免疫的飞机故障检测与识别方案比较人工智能的工程应用2016年10月10日/j.engappai.2016.02.01752：C(181-193)在线发布日期：2016年6月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.engappai.2016.02.017
德瓦塞纳C赫马拉塔M戈帕兰KThampi S公司(2012)基于Lorenz信息测度和离散小波变换的视频目标检测计算机、通信和信息学进展国际会议记录10.1145/2345396.2345430(200-206)在线发布日期：2012年8月3日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/2345396.2345430
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建议

用于异常检测的带常数检测器的阴性选择算法

FB-NSA和FFB-NSA在自身空间周围生成一层探测器。FB-NSA和FFB-NSA以非随机方式产生的探测器。FB-NSA和FFB-NSA的检测器仅与训练样本相关。FB-NSA可以检测异常。。。
基于超立方体界面检测器的负选择异常检测算法▪
摘要
负选择算法在异常检测中发挥着重要作用。接口检测器是一种特殊的负选择算法，可以完全消除外部孔洞，但存在检测盲区。本文提出了一个否定的。。。
集锦
- HI检测器脱离了传统负选择算法使用的超球面检测器。
- HI-检测器由多个超立方体自采样组成。
- HI-检测器完全消除重复覆盖。。。
双重否定选择算法及其在网络异常检测中的应用

阴性选择算法NSA是一种重要的用于网络异常检测的人工免疫检测器生成方法。本文提出了包含两个否定选择过程的双重否定选择算法DNSA。在…中。。。

信息和贡献者

问询处

发布于

CEC’02：2002年进化计算会议录。CEC’02。2002年国会议事录第2卷

2002年5月

1034页

国际标准图书编号：0780372824

出版商

IEEE计算机学会

美国

出版历史

出版：2002年5月12日

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https://dl.acm.org/doi/10.1145/2967360.2967366
阿扎维D蒙卡约H佩欣斯基M佩雷斯A托加耶夫A(2016)基于免疫的飞机故障检测与识别方案比较人工智能的工程应用2016年10月10日/j.engappai.2016.02.01752：C(181-193)在线发布日期：2016年6月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.engappai.2016.02.017
德瓦塞纳C赫马拉塔M戈帕兰KThampi S公司(2012)基于Lorenz信息测度和离散小波变换的视频目标检测计算机、通信和信息学进展国际会议记录10.1145/2345396.2345430(200-206)在线发布日期：2012年8月3日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/2345396.2345430
钱多拉五世班纳吉A库马尔五世(2009)异常检测倒排索引综述10.1145/1541880.154188241:3(1-58)在线发布日期：2009年7月30日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/1541880.1541882
马库M辛格S(2003)新知识检测信号处理2016年10月10日/j.sigpro.2003.07.01883:12(2481-2497)在线发布日期：2003年12月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.sigpro.2003.07.018

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用于异常检测的带常数检测器的阴性选择算法

基于超立方体界面检测器的负选择异常检测算法▪

双重否定选择算法及其在网络异常检测中的应用

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