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1、Vol. 42 No. 11Nov 2015第42卷第11期2015年11月计算机科学Computer Science 134 Vol. 42 No. 11Nov 2015 134 Vol. 42 No. 11Nov 2015异构复杂信息网络下的异常数据检测算法穆丽文彭贤博黄岚（吉林大学计算机科学与技术学院长春130012）摘 要 异构复杂信息网络承栽着不同的协议和网络信道并通过云储存实现资源调度由此产生的异常数据会给网 络信息空间带来安全戚胁和存储开销，所以需要进行异常數据准确检测。传统的检测算法采用简化梯度算法进行异 常数据檢测不能有效去除多个已知干扰频率成分的异常数据，检测性能不好。提出
2、一种恳于自适应略波级联模型的 异常数据检测算法。构建异构复杂信息网络系统模型采用固有模态分解把异常数携信号解析模型分解为多个窄带 信号，设计二介格型陷波器结构用多个固定陷波器级联抑制干扰成份，采用匹配投形法寻求优化特征解找出所有匹 配的特征点对从而实现异常数据检测的改进。仿真实验表明，采用该算法进行异常数据检测时信号幅值大于干扰 嗓声数据幅值该算法提高了检测性能，具有较好的抗干扰性能。关後词网络异當数摒.检测自适应陷波器中图法分类号 TP393 文献标识码 A DOI 10.11896/j. issn. 1002-137X. 2015. 11. 028Abnormal Data Detecti
3、on Algorithm in Heterogeneous Complex Information NetworkMU Li-wen PENG Xian-bo HUANG Lan(College of Computer Science and Technology Jilin UniversityChangchun 130012,China)Abstract Heterogeneous information network carries different protocols and network channels, and realizes the resource schedulin
4、g through the cloud storage* resulting in abnormal data which can cause security threat and storage o- verhead to the network information space so accurate detection of abnormal data is essential. The traditional detection algorithms use the simplified gradient algorithm for outlier detection which
5、cannot effectively remove multiple abnormal data of known interference frequency components,so the detection performance is not good. An abnormal data detection algorithm was proposed based on adaptive notch cascade model The heterogeneous information network system model is constructed!and by using
6、 the intrinsic mode decomposition, the abnormal data signal analytical model is decomposed into multiple narrowband signals. Two order lattice notch filter structure is designed,and a plurality of fixing notch filters cascade is used to suppress the interference components. Matching projection metho
7、d is used to seek the optimized feature solution*and all matching feature point pairs are find outt realizing the improvement of outlier detection. Simulation results show that, when the algorithm is used in data detection, signal amplitude is larger than the amplitude of noise interference data. It
8、 can improve the detection performance and anti-interference performance is better.Keywords Network, Abnormal data Detection Adaptive notch filter1引言异构复杂信息网络是一种由不同制造商生产的计算机、 网络设备和系统组成的复杂网络结构，通常情况下，异构复杂 信息网络构架在不同的协议上支持不同的功能或应用.异构 复杂信息网络在整个互联网体系中体现为一个异构网元，承 载着不同的协议和网络信道，并通过云储存实现资源调度，由 此产生的异常数据会给网络信息空间
9、带来安全威胁和存储开 销，因此需要进行异常数据准确检测。随着信息技术的不断 发展和海量的大数据在网络空间的不断增长研究异构复杂信息网络中的异常数据检测算法对确保网络安全、净化网络 空间具有重要意义，相关算法研究受到了广泛重视.在异构复杂信息网络中，异常数据受多个级联的干扰成 分的影响，自相关待性较弱特征提取困难，传统的时频特征 分析算法和傅里叶频谱检测算法难以对之实现有效的信号检 测。对此,相关学者进行了算法的改进，其中，文献2引入 信道分配和信息排队论分析机制，构建数据信息链优先链路 选择准则，实现对复杂信息网络的异常数据检测，取得了一定 的检测效益但在吞吐量、延时、CPU使用率等指标上性能
10、不 佳;文献：3采用了一种基于博弈论的异构复杂信息网络信道 134 Vol. 42 No. 11Nov 2015 134 Vol. 42 No. 11Nov 2015到稿日期：2014-08-01返修日期：2014-104）5本文受国家自然科学基金项目（61472159，吉林省创新团队项目（20122805）.吉林省科技发展项目（20140101180JC）资助。穆丽文（】992）.女硕士生主要研究方向为计算押能.E-mail163. com贤博（1990-人男慈士生主要研究方向为计算机网络 E-mail:peng964286866 163. corn；# 嵐（】974女博士，教授主要研究方向为商务智能理论与应用 E-mail:huanglanjlu. edu. cn（通信 作者） 134
异构复杂信息网络下的异常数据检测算法
