MSE＿BLS:一种基于宽度学习系统的异常流量检测方法

作者：宋彬杰; 陈欣鹏; 牟轶哲; 高立龙

来源：信息工程大学学报, 2020, 21(02): 196-199+206.

DOI：10.3969/j.issn.1671-0673.2020.02.012

• 异常检测
• 宽度学习系统
• 深度学习

如今深度学习在异常检测中得到了广泛应用。但是,基于深度学习的方法在训练阶段采用反向传播算法（Back Propagation,BP）进行模型的参数更新,需要花费大量时间,并且可能会丢失部分信息。基于上述原因,提出一种基于均方误差的宽度学习系统（Mean Square Error based Broad Learning System,MSEBLS）异常检测方法。在公开数据集上进行测试,并与其他检测方法进行比较。结果表明,MSEBLS能够在保证高效率异常检测的同时,获得较高的异常检测准确率。

• 单位
  华南理工大学; 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院