面向类不平衡和重叠的工控数据异常检测的半监督欠采样方法
Semi-supervised under-sampling method for anomaly detection of industrial control data with class imbalance and overlap
中国民航大学 a. 信息安全中心; b. 计算机科学与技术学院; c. 航空工程学院, 天津 300300
摘要
工业控制系统异常检测面临着数据缺乏标签信息、类不平衡和类重叠的耦合问题，导致现有的分类器难以精准检测异常数据。现有的数据级采样方法在打伪标签、数据平衡或检测重叠区域时存在着打伪标签结果不准确、采样效果稳定性差以及重叠识别率低等问题。为此，提出一种基于半监督学习的欠采样方法（SSLU-LP）。该方法通过异构集成将标签传播机制和单类分类器结合，补充数据伪标签；利用最小生成树策略构建重叠区域检测模型；采用欠采样策略，通过最近邻搜索有选择性地去除部分多数类样本。最后该方法与四种经典分类器结合，在九个工控数据集上与九种混合算法进行比较。实验结果表明，所提方法可以精准地为无标签数据打伪标签，高效且有效检测出不平衡数据集中的重叠数据，改善了分类器的训练效果，提高了分类器的异常检测性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U2333201)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0195
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 156-164
文章编号: 1001-3695(2025)01-022-0156-09
发布历史
[2025-01-05] 印刷出版
引用本文
顾兆军, 扬雪影, 隋翯, 等. 面向类不平衡和重叠的工控数据异常检测的半监督欠采样方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (1): 156-164. (Gu Zhaojun, Yang Xueying, Sui He, et al. Semi-supervised under-sampling method for anomaly detection of industrial control data with class imbalance and overlap [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (1): 156-164. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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