2016毕设任务书(异常检测)

中北大学
毕业设计任务书
学院：计算机与控制工程学院
专业：网络工程
学生姓名：学号：
设计题目：基于数据记录关联分析的网络异常检
测系统
起迄日期: 2015年12月7日~ 2016年6月20日设计地点: 中北大学
指导教师: 宋礼鹏
负责人: 李顺增
发任务书日期: 2015年12月4日
任务书填写要求
1．毕业设计任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在学院的负责人审查、负责人签字后生效。

此任务书应在毕业设计开始前一周内填好并发给学生；
2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴；
3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及学院领导审批后方可重新填写；
4．任务书内有关“学院”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。

学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字；
5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。

如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计任务书
毕业设计任务书。

网站异常检测工具的设计计算机毕业论文网站异常检测工具的设计摘要:随着计算机网络规模和应用领域的日益增大,成千上万的网站不断被建立～极大的提高了信息的交流和共享程度。

但目前大部分网站的安全性较低～存在着极大的信息风险和安全隐患～不时遭受到各种各样的攻击～经常出现不正常工作等现象。

主要介绍了一个网站异常检测工具的设计实现～其主要包括网站异常检测模块、定时检测模块、托盘模块等五个功能模块。

该工具使用2008开发～不需要额外安装数据库和WEB服务器～配置简单～方便管理～具有较好的扩展性和可移植性。

关键词:网站异常;检测;返回码The design of a anomaly detection tool for a web site designation ZhiHua FuInformation science and technology school, Zhanjiang normal university, Zhanjiang, 524048 ChinaAbstract: With the size and application of computer networks increasing that tens of thousands of websites have emerged which greatly increased interaction and sharing with information. But most of thesites now are less secure, there are a great deal of information risks and security risks attacking this and that of such sites which occurfrom time to time,meantime,frequently appears abnormal workappearance .This paper mainly introduces the anomaly detection tool for a web site designation and implementation, mainly includes five functional modules: site anomaly detection module, timing detection module, tray module, starting with the system module and abnormal reminding module.This tool uses the 2008 development which does not need extra database installation and the WEB server andit's disposition is simple and facility to manage and which has vigorous scalability and portability.Keywords: Site anomaly detection; Detection,Backing number1目录1 引言 (3)1(1 系统开发背景 (3)1(2 主要采用的技术 (3)2 系统需求分析 (3)2(1 功能需求 ..................................................................... (3)2(2 约束 ..................................................................... .. (4)2(3 系统的逻辑模型 ..................................................................... .........................4 3 系统功能实现 (5)3(1 网站异常检测功能实现 ...........................................53(2 定时检测功能实现 ...............................................93(3 托盘功能实现 ..................................................103(4 随系统启动功能实现 ............................................123(5 网站异常提醒功能实现 ..........................................14 4 总结 ..............................................................15 参考文献 ............................................................15 致谢 ................................................................1621 引言1(1 系统开发背景随着Internet的不断发展，网络安全已经逐渐成为人们越来越关心的问题，异常检测方法也越来越受广大学者和工程人员的重视。

异常检测经典定义异常检测是机器学习领域中的一个重要任务，其目标是识别出数据中的异常模式或离群点。

异常检测在许多领域中都有广泛的应用，如金融欺诈检测、网络入侵检测、设备故障检测等。

以下是一些经典的异常检测方法和定义：1. 基于统计的异常检测方法：统计方法是最常见的异常检测方法之一。

它基于假设数据中的异常样本是少数的，并且与正常样本在统计特性上存在显著差异。

常见的统计方法包括均值-方差方法、Z-score方法和箱线图方法。

2. 基于距离的异常检测方法：距离度量是异常检测中的一个重要概念。

基于距离的方法通过计算样本之间的距离来判断其是否异常。

常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和马氏距离等。

3. 基于聚类的异常检测方法：聚类是一种将相似样本归为一类的方法。

基于聚类的异常检测方法假设异常样本与正常样本在聚类结果中处于孤立的小簇中。

常见的聚类方法包括K-means算法和DBSCAN 算法等。

4. 基于分类的异常检测方法：分类是机器学习中的一个重要任务，可以用于异常检测。

基于分类的方法将异常样本视为一类特殊的样本，通过构建分类模型来判断新样本是否异常。

常见的分类算法包括支持向量机、决策树和随机森林等。

5. 基于密度的异常检测方法：密度是描述数据分布紧密程度的一个重要概念。

基于密度的异常检测方法假设异常样本的密度与正常样本的密度有明显差异。

常见的密度估计方法包括局部离群因子（LOF）和基于密度的聚类算法等。

6. 基于时间序列的异常检测方法：时间序列是一种按时间顺序排列的数据。

基于时间序列的异常检测方法关注数据中的时间相关性和趋势变化，常见的方法包括ARIMA模型和季节性分解方法等。

7. 基于频繁模式的异常检测方法：频繁模式挖掘是一种寻找数据中频繁出现的模式的方法。

基于频繁模式的异常检测方法假设异常样本与正常样本在频繁模式上有显著差异。

常见的频繁模式挖掘方法包括Apriori算法和FP-growth算法等。

异常检测算法的研究与应用第一章异常检测算法的基本概念异常检测是一种监督学习技术，其目的在于识别数据集中与其他标准观察值不匹配的数据点。

异常检测可以应用于许多领域，包括金融交易、医疗保健、制造业和计算机网络安全等。

在异常检测中，我们通常将数据分为两类：正常数据和异常数据。

我们的目标是找到那些与正常数据点最不相似的异常数据点。

异常检测算法可以分为两类：基于统计的算法和基于机器学习的算法。

基于统计的算法通常使用一些分布模型，如高斯分布，来代表正常数据点的分布情况。

如果测试数据点在这些模型下的概率值太低，则将其标记为异常数据点。

基于机器学习的算法通常使用分类模型，如支持向量机和决策树，来识别异常数据点。

第二章基于统计的异常检测算法基于统计的异常检测算法是众所周知的最古老的方法之一。

在该算法中，我们定义一个正常数据点的概率分布，并假设所有数据都是从该分布下生成的。

我们使用正态分布通常来拟合正常的数据分布。

在这种情况下，如果一个观察点在正态分布下的概率小于一个特定的阈值，那么我们就可以将其视为一个异常数据点。

然而，在某些情况下，正态分布可能无法很好地拟合数据分布。

在这种情况下，我们可以寻找其他分布来更好地表示正常数据点分布。

第三章基于机器学习的异常检测算法在基于机器学习的异常检测算法中，我们使用已知的正常和异常数据来训练分类模型。

其中，我们将正常数据作为正类，异常数据作为负类。

然后，在测试时，我们使用该模型来预测新数据点是否为正常或异常数据点。

支持向量机是一个广泛使用的分类器，其基于最大边界超平面的概念。

在这种情况下，我们将数据映射到高维空间，以便使用一个超平面来完全分离正常和异常数据。

支持向量机还可以通过使用核函数来探测比线性更复杂的决策边界。

决策树是另一种流行的分类器，它基于不断分裂数据，使得每个叶子节点都包含相似的数据点。

在决策边界非常复杂的情况下，决策树可能会过度拟合数据，从而导致误报现象的出现。

第四章异常检测算法的应用异常检测算法在许多领域中都有广泛的应用。

异常检测中的特征提取与特征工程方法章节一：引言异常检测是在各种应用领域中具有重要意义的任务，如网络安全、金融风控、工业制造等。

特征提取和特征工程是异常检测中的关键环节，通过从原始数据中提取有表征能力的特征，可以有效地帮助异常检测算法发现异常样本。

本文将重点介绍异常检测中的特征提取与特征工程方法。

章节二：异常检测概述异常检测是通过在数据集中寻找与正常样本差异较大的样本，来识别出异常行为或异常事件的过程。

它基于对数据进行建模，并使用已知的模型或算法来检测异常。

在异常检测中，数据的特征提取是一个非常重要的步骤，它可以将原始数据转换为有用的特征向量，帮助我们更好地理解和分析数据。

章节三：特征提取方法3.1 统计特征提取方法统计特征提取是最常用的一种特征提取方法。

它通过计算数据集的统计量，如均值、方差、最小值、最大值等，来反映数据的一些基本特征。

这些统计特征可以描述数据集的分布情况、稳定性等，从而有助于异常检测算法发现异常样本。

3.2 频域特征提取方法频域特征提取方法是基于信号处理的思想，将原始数据从时域转换到频域，并提取一些与频率分量相关的特征。

常用的频域特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。

通过提取频域特征，我们可以发现数据中的周期性变化、震荡等特征，从而更好地检测异常样本。

3.3 时序特征提取方法时序特征提取方法是针对时间序列数据的特征提取方法，它考虑了数据在时间上的相关性和顺序性。

常用的时序特征提取方法包括自回归系数、滑动窗口、时间差分等。

通过提取时序特征，我们可以捕捉数据的动态变化情况，进而提高异常检测的准确性。

3.4 相关性特征提取方法相关性特征提取方法是通过计算不同数据之间的相关系数，来提取数据之间的相关程度。

常用的相关性特征提取方法包括皮尔逊相关系数、Spearman相关系数等。

通过提取相关性特征，我们可以发现数据之间的依赖关系和相互影响，从而更好地发现异常样本。

章节四：特征工程方法4.1 特征缩放特征缩放是常用的特征工程方法之一，它将不同特征的取值范围缩放到相同的区间内，以消除特征之间的量纲差异。

异常检测技术的研究与应用随着信息技术的不断发展，人们已经进入了一个海量数据时代。

面对如此庞杂的数据，如何有效地将其中有用的信息提取出来，成为了数据分析领域的热门话题之一。

这里，我们要介绍的技术就是异常检测技术。

一、异常检测技术介绍异常检测技术，也称为离群点检测，顾名思义，就是识别数据中与众不同（异常）的点。

具体来说，它就是根据已有的数据点，对任意一条新数据进行判断，看它是否能与已有数据点一致。

如果不能一致，就认为该条数据是异常数据。

异常检测技术的发展历经了很长时间，并涌现出了许多技术方案，比如基于统计模型、机器学习模型、聚类模型等，以及它们的各种变体。

二、异常检测技术的研究1. 基于统计模型的异常检测技术基于统计模型的异常检测技术是此类技术中最早的一类，它主要通过统计的方法来判断一个数据是否异常。

比如我们可以通过均值和方差来计算数据点的离散程度，然后以此来判断一个数据是否异常。

基于统计模型的异常检测技术最主要的特点是计算简单、可解释性好，但是针对复杂的数据分布，例如多峰分布或非正态分布等，效果容易受到限制。

2. 基于聚类的异常检测技术基于聚类的异常检测技术是较为常见的一类方法，它主要通过将数据点划分到多个类别（聚类），然后计算每个类别的密度或离群得分，来判断每个数据点是否异常。

这种方法的优点是可以处理多维度的数据，具有较好的鲁棒性和可扩展性，但是对于经常变化的数据，需要频繁地进行聚类，算法的耗时就会成为一个大问题。

3. 基于机器学习的异常检测技术基于机器学习的异常检测技术是当前比较热门的一类方法，它主要通过构建数据的一种模型来判断新数据点是否异常。

比如我们可以利用支持向量机（SVM）、深度学习等方法，从已有数据中提取特定的规律或特征，并用这些特征来训练模型，判断新数据是否异常。

这种方法的优点是可以处理高维度、非线性、非噪音数据，并且可以在不同领域进行迁移，可以适应变化的数据，但是需要大量的数据，才能训练出好的模型。

CLEMENTINE 12----ANOMALYANOMALY异常检测一种探索性的方法，常用于发现资料中的离群值或其他异常现象不须包含异常现象的训练资料集做为起点，其目的主要在寻找实质上与其他物件不同的异常值，该技术本身不受异常值的影响通过判断离同组其他记录的距离远近来判断异常点，离组中点越远的记录越有可能是异常的异常检测主要寻找在实质与其他物件不同的异常值，该技术本身不受异常值来源的影响。

STEP-1 MODELING—使训练资料格式化；—若不处理缺失值，则在任意变数上有缺失值的样本将被剔除；—处理缺失值:连续变数以均值替代缺失值，分类变数把缺失值看成一个有效组；—two-step群集，用于确定每个样本所在的类，根据输入变数的相似性；—对于连续变数，计算每类的平均值和标准差;对于分类变数，计算每类的次数分布表。

STEP-2 SCORING对每个样本计算variable deviation index(VDI):度量每个样本点到其类标准(c l u s t e r n o r m)的距离.对连续变数则类标准为样本平均值，分类变数则为众数。

计算每个样本的Group Deviation Index (GDI)，即对数似然对所有样本按异常指数排序，异常指数越大越有可能是异常点。

一般认为，异常指数小于1或小于1.5，则不是异常点；异常指数大于2，则为异常点。

对每个异常样本，按其V D I 降幂排序，对应的前k 个变数是该样本被视为异常值的主要原因。

STEP-3 REASONINGANOMALY NODE&ANOMALY FIELDSANOMALY FIELDSANOMALYNODEU s e c u s t o ms e t t i n g:I n p u t s:用以建模之变数训练资料集中异常点占的比例(P e r c e n t a g e o f m o s t a n o m a l o u s r e c o r d s i nt h e t r a i n i n g d a t a):注意这个比例是为了确定临界值,实际异常点比例可能未必与指定值相等,而是因数据而异训练集中异常点的数目(N u m b e r o f m o s ta n o m a l o u s r e c o r d s i nt h e t r a i n i n g d a t a)；同样,指定的异常点数目也是为了确定临界值,实际的异常点个数因数据而异。

专业实践报告-日志异常检测一、背景与目标随着企业业务的快速发展，日志数据量迅速增长，如何从海量的日志中快速发现潜在的异常行为成为亟待解决的问题。

本次专业实践旨在探索一种有效的日志异常检测方法，帮助企业及时发现并处理潜在的安全风险和性能问题。

二、方法与过程1. 数据收集：我们首先对企业的日志数据进行收集，包括系统运行日志、用户访问日志等。

通过分析这些日志数据，我们可以了解系统的运行状态和用户的操作行为。

2. 特征提取：针对不同的异常行为，我们从日志数据中提取出相应的特征，如请求频率、响应时间、错误率等。

通过对这些特征的分析，我们可以更好地理解异常行为的规律和特点。

3. 模型构建：基于机器学习算法，我们建立了一个异常检测模型。

该模型通过训练大量的正常行为样本，识别出与正常行为显著不同的异常行为。

常用的机器学习算法有SVM、随机森林、神经网络等。

4. 测试与优化：在完成模型的初步搭建后，我们对模型进行测试和优化。

根据测试结果，我们调整参数、改进算法，以提高模型的准确性和效率。

5. 应用场景：我们将经过优化的异常检测模型应用到实际业务场景中，定期对日志数据进行扫描和分析，及时发现潜在的异常行为并进行处理。

三、成果与应用通过本次实践，我们取得了以下成果：1. 实现了一种gao效的日志异常检测方法，能够快速准确地发现潜在的异常行为；2. 为企业提供了一种可靠的安全风险和性能问题的预警机制；3. 通过数据分析，为企业提供了有价值的数据洞察和建议，有助于提高整体运营效率和用户体验。

四、实践反思与改进在本次实践中，我们也发现了一些不足和需要进一步改进的地方：1. 数据处理的效率仍有提升空间。

日志数据量庞大，处理速度和准确性对于及时发现问题至关重要。

我们需要继续优化数据处理流程和方法，提高处理效率和精度；2. 模型训练的样本数量和质量有待提高。

只有足够的正常行为样本才能更好地训练出准确有效的异常检测模型。

我们需要在数据收集和处理过程中更加注重样本的质量和多样性；3. 对于未知异常的处理能力还需加强。

异常检测在计算机领域中起着至关重要的作用，它能够帮助我们发现系统中的问题，从而提高系统的稳定性和安全性。

异常检测成为了计算机本科毕设的一个热门主题。

本文将从以下几个方面来讨论关于异常检测的计算机本科毕设：一、异常检测的概念及意义异常检测是指通过对数据进行分析，识别出与大多数数据不同的数据。

它在计算机领域中有着广泛的应用，比如网络安全领域中的入侵检测、工业生产中的故障检测等。

异常检测的意义在于可以帮助我们发现那些不符合预期的情况，及时采取措施，以避免可能带来的负面影响。

二、异常检测的算法及技术在进行异常检测时，我们可以采用多种算法和技术。

常见的算法包括基于统计学的方法、机器学习方法、以及深度学习方法等。

这些算法各有优缺点，需要根据具体的应用场景来选择合适的算法。

除了算法，还有一些技术和工具可以用于异常检测，比如时间序列分析、聚类分析、以及可视化技术等。

三、异常检测的应用领域异常检测的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有的计算机领域。

比如在网络安全领域中，我们可以利用异常检测来发现网络中的异常行为；在工业生产领域中，可以利用异常检测来及时发现设备的故障；在金融领域中，可以利用异常检测来发现欺诈行为。

异常检测还可以应用在医疗领域、交通领域、以及环境监测等领域。

四、异常检测的挑战及解决方法虽然异常检测在计算机领域中有着广泛的应用，但是在实际应用中也会面临一些挑战。

比如在处理大规模数据时，传统的异常检测算法可能会面临计算能力的瓶颈；在处理不平衡数据时，可能会导致模型的性能下降。

针对这些挑战，我们可以采用一些解决方法，比如并行计算技术、集成学习技术、以及数据预处理技术等。

五、基于异常检测的计算机本科毕设基于以上对异常检测的讨论，可以为计算机本科毕设提供一些思路。

比如可以选择特定的应用场景，比如网络安全、医疗健康等领域，基于实际数据进行异常检测的研究；或者可以选择特定的算法或技术，比如深度学习、时间序列分析等，进行异常检测算法的研究与改进。

异常检测（AnomalyDetection）github：本⽂算法均使⽤python3实现1. 异常检测1.1 异常检测是什么？ 异常检测即为发现与⼤部分样本点不同的样本点，也就是离群点。

我们可通过下⾯这个例⼦进⾏理解，在飞机引擎制造商对制造好的飞机引擎进⾏测试时，选择了对飞机引擎运转时产⽣的热量以及震动强度进⾏测试，测试后的结果如下： 很明显我们能够看出，存在⼀个点（绿⾊），其热量较低时震动强度却很⾼，它在坐标轴中的分布明显偏离了其它的样本点。

因此我们可以认为这个样本点就是异常点即离群点。

1.2 异常检测的⽅法 异常检测不同于监督学习，其正样本（异常点）容量明显远⼩于负样本（正常点）的容量，因此我们并不能使⽤监督学习的⽅法来进⾏异常检测的判断。

对于异常检测主要有以下⼏种⽅法： （1）基于模型的技术：许多异常检测技术⾸先建⽴⼀个数据模型，异常是那些同模型不能完美拟合的对象。

例如，数据分布的模型可以通过估计概率分布的参数来创建。

在假设⼀个对象服从该分布的情况下所计算的值⼩于某个阈值，那么可以认为他是⼀个异常对象。

（2）基于邻近度的技术：通常可以在对象之间定义邻近性度量，异常对象是那些远离⼤部分其他对象的对象。

当数据能够以⼆维或者三维散布图呈现时，可以从视觉上检测出基于距离的离群点。

（3）基于密度的技术：对象的密度估计可以相对直接计算，特别是当对象之间存在邻近性度量。

低密度区域中的对象相对远离近邻，可能被看做为异常。

本⽂主要讨论基于模型的异常检测⽅法1.3 基于模型的异常检测基本步骤 （1）对样本集进⾏建模：P(x) ，即对x的分布概率进⾏建模 （2）对于待检测样本x test，若P(x test)<ϵ则样本为异常，若P(x test)>ϵ则样本为正常。

2. ⾼斯分布2.1 什么是⾼斯分布？ ⾼斯分布即为正态分布。

是指对于样本x∈R，假设其服从均值µ ,⽅差σ2的⾼斯分布，可记为x∼N(µ,σ2) 。

异常检测技术的使用教程异常检测是一个广泛应用于各种领域的技术，在金融、网络安全、工业制造等领域中起到重要的作用。

通过识别和检测数据中的异常模式，异常检测技术可以帮助我们发现潜在的问题或异常情况，从而及时采取相应的措施。

本文将介绍异常检测的基本原理和常用方法，并提供一些实际应用案例和使用教程。

一、异常检测的基本原理1. 异常定义首先，我们需要明确异常的定义。

异常是指与大多数数据或事件的规律不符，与预期模式明显不同的观测结果。

异常可以是单个数据点、一组数据点或者整个数据集中的某个子集。

2. 异常检测的目标异常检测的目标是从数据中找出异常行为或异常模式。

异常行为可能表现为明显的异常数据点，或者是在数据中不符合常见模式的子集。

3. 异常检测的挑战异常检测面临许多挑战，其中最主要的是依赖于异常的定义和数学统计模型。

另一个挑战是异常与正常数据的比例通常是极其不平衡的，因此在训练模型时需要采取有效的策略来解决这个问题。

二、常用的异常检测方法1. 基于统计的方法基于统计的异常检测方法假设数据的生成过程符合某种概率分布。

通过计算数据与该分布之间的距离或相似度，判断数据是否异常。

常用的统计方法包括均值-方差方法、箱线图、z-score等。

2. 基于机器学习的方法基于机器学习的异常检测方法使用训练数据来构建模型，然后使用该模型来预测新样本是否异常。

常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K近邻算法（k-Nearest Neighbors）等。

3. 基于聚类的方法基于聚类的异常检测方法将数据集划分为多个簇，在每个簇中寻找与其他簇分离较大的数据点。

聚类方法常用的有k-means算法、DBSCAN算法等。

三、异常检测的实际应用案例1. 金融领域在金融领域，异常检测技术可以用于检测欺诈交易、异常交易行为等。

通过分析客户的交易模式和行为特征，可以识别潜在的异常交易，并及时采取相应的措施。

机器学习算法异常检测实验报告1. 引言机器学习算法在异常检测领域扮演着重要角色。

异常检测作为一种重要的数据分析方法，广泛应用于金融风险管理、网络入侵检测、工业生产等领域。

本实验旨在比较不同机器学习算法在异常检测任务上的性能表现，为实际应用提供参考。

2. 实验设计2.1 数据集介绍本实验选择了UCI机器学习库中的xxx数据集，该数据集包含了xxx个样本和xxx个特征。

2.2 实验步骤2.2.1 数据预处理对数据进行缺失值处理、异常值处理和特征归一化等预处理步骤，确保数据质量。

2.2.2 特征选择通过特征选择方法选取对异常检测任务具有较好区分能力的特征。

2.2.3 模型训练分别使用xxx机器学习算法对预处理后的数据进行训练，并选择合适的超参数。

2.2.4 异常检测使用训练好的模型对新的样本进行预测，并将预测结果与真实标签进行对比。

2.2.5 性能评估使用准确率、召回率和F1-score等指标对不同算法的性能进行评估，并进行对比分析。

3. 实验结果3.1 数据预处理结果经过数据预处理的数据集具有较好的质量，符合机器学习算法的要求。

3.2 特征选择结果特征选择方法在数据集上表现出较好的筛选能力，选取了xxx 个具有较高相关性的特征。

3.3 算法性能比较在异常检测任务上，不同的机器学习算法表现出不同的性能。

- 算法A在准确率方面表现最佳，达到了xxx。

- 算法B在召回率方面具有优势，达到了xxx。

- 算法C的F1-score最高，达到了xxx。

综合考虑准确率、召回率和F1-score等指标，可以得出算法C 在异常检测任务上的性能最佳。

4. 结论本实验采用机器学习算法对xxx数据集进行了异常检测任务。

经过数据预处理和特征选择后，分别使用不同的机器学习算法进行模型训练，并对新的样本进行异常检测。

结果显示，算法C在准确率、召回率和F1-score等指标上均表现较好，可作为异常检测任务的优选算法。

本实验为异常检测领域的实际应用提供了参考和借鉴。