【摘 要】
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时序网络中的异常检测广泛地应用于医学、网络安全、社交网络等领域,旨在时序网络中检测某特定时刻明显偏离网络中大多数正常模式或不符合期望模式的节点或者边,能帮助人们发现潜在的不安全因素或感兴趣的问题。本文从时序网络中用户行为异常和用户交互异常两个方面开展了研究工作。在用户行为异常方面,现有工作的忽略了行为本身特征以及无法有效地捕捉时序网络的结构、时序特征,根据这两个不足提出了基于行为时序网络的局部变化
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时序网络中的异常检测广泛地应用于医学、网络安全、社交网络等领域,旨在时序网络中检测某特定时刻明显偏离网络中大多数正常模式或不符合期望模式的节点或者边,能帮助人们发现潜在的不安全因素或感兴趣的问题。本文从时序网络中用户行为异常和用户交互异常两个方面开展了研究工作。在用户行为异常方面,现有工作的忽略了行为本身特征以及无法有效地捕捉时序网络的结构、时序特征,根据这两个不足提出了基于行为时序网络的局部变化异常检测算法。在用户交互异常方面,现有工作无法感知异常数据和噪声数据带来的负面影响,因此提出了基于交互时序网络的边异常检测算法。主要贡献如下:（1）从用户行为异常和用户交互异常两个方面研究时序网络中的异常检测,关注基于行为时序网络的局部变化异常检测和基于交互时序网络的边异常检测问题。针对两种问题的数据特征以及异常模式特点,分别设计并实现了基于行为时序网络的局部变化异常检测算法LOCATE（Behavior Sequential Network based Locally Anomalous Change Detection）以及基于交互时序网络的边异常检测算法SONDE（Interaction Sequential Network based Anomalous Edge Detection）。（2）基于行为时序网络的局部变化异常检测算法LOCATE中,为有效建模行为特征,提出了行为时序网络结构,系统地对用户、随着时间变化的行为以及用户之间因行为产生的联系进行了表示;根据行为时序网络的特征,设计了基于图神经网络的自编码框架学习用户的低维表示;在用户低维表示的基础上,提出了局部变化异常评分函数,通过基于k近邻的方法检测时序网络中的局部变化异常。在真实数据集上开展了实验,验证了LOCATE算法的有效性。（3）基于交互时序网络的边异常检测算法SONDE中,为解决在检测目标边时异常边对特征抽取产生的负面影响,本文提出了新的注意力机制,减缓特征完全无关用户之间的信息传播;同时,考虑数据中可能存在的噪声,本文通过计算出现率矩阵并通过其辅助得到邻居采样,降低噪声数据的出现频率,增强算法的鲁棒性。最后,通过两个真实的数据集,进行了实验来验证SONDE算法的有效性。
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