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基于深度学习的日志异常检测技术研究: 互联网技术发展迅速，已成为当今社会不可或缺的基础设施之一。但随着互联网设备、服务、用户等不断增加，网络安全问题也愈发凸显。网络安全威胁主要包括系统内部漏洞、误操作和外部攻击等类型，而直观记录系统运行状态、执行操作等信息的...; 孙嘉; 关键词：在线检测

一种基于信息融合的肌少症危险因素分析方法及系统: 本发明涉及危险因素分析技术领域，具体地公开了一种基于信息融合的肌少症危险因素分析方法及系统，包括以下步骤：步骤一：对目标患者进行检测，并对目标患者的患病风险进行评估，输出患病风险信号；步骤二：分析运动对于鸢尾素含量的影响...; 陈静孙嘉史孟颖高雅琪贾星玲陈海青李宁郭柯严孟铂汉

社区老年人肌少症临床预测模型的研究进展被引量：2: 2023年; 综述肌少症临床预测模型的研究进展,包括肌少症临床预测模型的基本情况、预测模型的比较分析及对未来的启示,以期为医护人员对社区老年人肌少症的早期干预提供依据。; 陈海青贾星玲陈静孙嘉张涵; 关键词：护理

基于迁移学习的加密恶意流量检测方法被引量：6: 2022年; 现有加密恶意流量检测方法需要利用大量准确标记的样本进行训练,以达到较好的检测效果。但在实际网络环境中,加密流量数据由于其内容不可见而难以进行正确标记。针对上述问题,提出了一种基于迁移学习的加密恶意流量检测方法,首次将基于ImageNet数据集预训练的模型Efficientnet-B0,迁移到加密流量数据集上,保留其卷积层结构和参数,对全连接层进行替换和再训练,利用迁移学习的思想实现小样本条件下的高性能检测。该方法利用端到端的框架设计,能够直接从原始流量数据中提取特征并进行检测和细粒度分类,避免了繁杂的手动特征提取过程。实验结果表明,该方法对正常、恶意流量的二分类准确率能够达到99.87%,加密恶意流量细粒度分类准确率可达到98.88%,并且在训练集中各类流量样本数量减少到100条时,也能够达到96.35%的细粒度分类准确率。; 张稣荣陈博卜佑军路祥雨孙嘉; 关键词：小样本

变电站经济运行与无功电压优化控制的研究: 变电站的经济运行与无功电压优化控制对降低电力系统的网损和保证电压质量具有重要作用,是保证电网安全经济运行的重要途径之一。变电站经济运行与无功电压优化控制,主要研究变电站内所配置变压器的经济运行、变压器分接头的调整和无功优...; 孙嘉; 关键词：变电站经济运行无功电压优化控制电压质量; 文献传递

基于CNN-BiLSTM模型的日志异常检测方法被引量：7: 2022年; 目前日志异常检测领域存在数据量大、故障和攻击威胁隐蔽性高、传统方法特征工程复杂等困难,研究卷积神经网络(CNN)、循环神经网络等迅速发展的深度学习技术,能够为解决这些问题提供新的思路。提出结合CNN和双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM)优势的CNN-BiLSTM深度学习模型,在考虑日志键显著时间序列特征基础上,兼顾日志参数的空间位置特征,通过拼接映射方法进行最大程度避免特征淹没的融合处理。在此基础上,分析模型复杂度,同时在Hadoop日志HDFS数据集上进行实验,对比支持向量机(SVM)、CNN和Bi-LSTM验证CNN-BiLSTM模型的分类效果。分析和实验结果表明,CNN-BiLSTM达到平均91%的日志异常检测准确度,并在WC98_day网络日志数据集上达到94%检测准确度,验证了模型良好的泛化能力,与SVM CNN和Bi-LSTM相比具有更优的检测性能。此外,通过消融实验表明,词嵌入和全连接层结构对于提升模型准确率具有重要作用。; 孙嘉张建辉卜佑军陈博胡楠王方玉; 关键词：泛化能力

慢性病患者疾病感知评估工具的研究进展被引量：14: 2023年; 疾病感知影响慢性病患者的自我管理行为,与疾病的发生发展、患者的健康结局密切相关。该文综述了国内外开发的慢性病疾病感知评估工具的内容、特点、应用现状及局限性,以期为国内各类慢性病患者疾病感知评估工具的开发与应用提供借鉴,为科学评估其疾病感知水平、制订有针对性的干预提供依据。; 贾星玲孙嘉陈静陈海青林蓓蕾王菲张涵; 关键词：慢性病护理

基于改进Self-paced Ensemble算法的浏览器指纹识别: 2023年; 浏览器指纹技术凭借其无状态、跨域一致等优点,已经被许多网站应用到用户追踪、广告投放和安全验证等方面。浏览器指纹识别的过程是典型的不平衡数据的分类过程。针对当前浏览器指纹长期追踪过程中存在数据样本类不平衡导致指纹识别准确度低、长期追踪易失效等问题,提出了改进的Self-paced Ensemble(Improved SPE,ISPE)方法应用于浏览器指纹识别。对浏览器指纹样本欠采样过程和集成学习单个分类器的训练过程进行了改进,重点针对难以识别的浏览器指纹,添加类注意力机制并优化自协调因子,使分类器在训练和识别浏览器指纹的过程中更加注重边界样本的分类效果,从而提升总体的浏览器指纹识别准确度。在所收集的3 483条指纹和开源数据集中的15 000条指纹上进行了实验,结果表明,ISPE算法在浏览器指纹匹配识别的F1-score达到95.6%,相比Bi-RNN算法提高了16.8%。; 张德升陈博张建辉卜佑军孙重鑫孙嘉; 关键词：欠采样

基于无监督机器学习的网络流量分类研究综述被引量：3: 2020年; 面向海量数据的流量分类技术日趋重要,已成为网络资源调度、网络信息安全等领域的基础支撑技术。无监督机器学习因其无需手动标记流量数据,具有灵活、通用等特性,已成为网络流量分类研究者广泛使用的核心算法;但目前尚缺乏对相关研究成果全面深入的分析,制约了已有算法应用和进一步研究创新。围绕无监督机器学习在网络流量分类领域的研究进展,重点总结了无监督机器学习算法在网络流量分类中的研究,并从算法分类采用的协议类型、特征参数和结果的有效性进行对比分析;最后针对无监督机器学习算法在流量分类领域的研究方向,在特征提取方法、不平衡数据处理方面给出了新的研究思路。; 王方玉张建辉卜佑军陈博孙嘉; 关键词：聚类算法

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孙嘉