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基于概念漂移自适应方法的改进长短期记忆异常检测，支持物联网业务( Improved Long Short-Term Memory based anomaly detection with concept drift adaptive method for supporting IoT services )
RXA B YC B ZL A XAB Ying YBC Yun
人工智能(AI)和物联网技术的迅速崛起，导致大量的通信数据无法及时处理，给智慧城市带来了潜在的威胁。如何有效地利用这些数据进行异常检测，是智能城市服务网络安全的一个基本方面，已经成为一个越来越热门的研究领域。现有的异常检测方法往往集中在静态数据或流式数据上，没有考虑概念漂移现象对检测精度的影响。本文主要研究智能城市业务的异常检测问题，通过有效的方法区分不同的通信异常，以保护用户的数据隐私。在此基础上，提出了一种新的漂移自适应算法，充分考虑时间的影响，改变样本沿时间线的分布，以提高异常检测的准确性。此外，我们提出了一种基于人工智能的改进的长短期记忆（I-LSTM）神经网络，该网络加入了时间因子，并采用了一种新的平滑激活函数，提高了多分类异常检测的性能。最后，用一个真实的通信数据集对我们提出的方法进行了评估。大量的实验结果表明，I-LSTM在所有指标上都达到了最高值。这证明了本文提出的方法的有效性，能够为智能城市提供良好的服务质量，智能城市是人工智能和通信安全的完美融合。
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