【摘 要】
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无线传感器网络（Wireless Sensor networks,WSN）是从感知世界收集数据的主要途径,由若干传感器协同工作,从物理世界种感知和收集目标区域内信息。但是针对无线传感器网络获取的数据进行异常检测却面临着许多挑战:首先,异常检测算法需要具备较低的算法复杂度和内存空间。其次,无线传感器网络节点采集的数据规模大、维度高,使得数据异常检测效率大大降低。并且,节点采集的样本一般都是不带标签的
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无线传感器网络（Wireless Sensor networks,WSN）是从感知世界收集数据的主要途径,由若干传感器协同工作,从物理世界种感知和收集目标区域内信息。但是针对无线传感器网络获取的数据进行异常检测却面临着许多挑战:首先,异常检测算法需要具备较低的算法复杂度和内存空间。其次,无线传感器网络节点采集的数据规模大、维度高,使得数据异常检测效率大大降低。并且,节点采集的样本一般都是不带标签的,需要人工对数据进行标注,因此,监督学习的方法由于标注成本太高无法很好的使用。针对无监督框架下的无线传感器网络数据的异常检测,本文采用一种基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）的无监督检测方法:LSTM-SVDD（Support Vector Data Description,SVDD）。使用基准数据集traffic dataset、SWa T和WADI进行实验仿真验证,实验结果表明本文所提的LSTM-SVDD算法相比于传统的异常检测方法在检测精度上有了显著的提升,具有实际应用价值。论文主要工作如下:（1）针对数据缺乏标签和高维度问题,提出基于LSTM的无监督框架异常检测算法。通过LSTM来分析和捕捉序列之间的依赖关系并提取相应的关键信息,辅助下一步单分类任务实现,从而有效提升无线传感器网络数据异常检测精度。（2）针对在线异常检测问题,定义一个简化的异常检测目标函数来联合训练模型参数,使得模型在提取时序数据中的显著特征的基础上,也能加快训练速度,从而实现快速高效的异常检测,避免数据存储而占用内存。另外,基于LSTM架构的通用性,引入另一种变体GRU,并与基于LSTM模型的算法进行实验对比,实验结果表明本文的LSTM-SVDD方法整体性能具有一定优越性。
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