我正在查看时间序列安全攻击数据，其中给定的 IP 可以标记为 (1) 攻击或 (0) 无攻击。总的来说，我们将拥有数千个 IP 以及大致相等数量的攻击和非攻击。数据相当嘈杂，每个时间序列序列都可以有不同的长度。

我正在寻找有关时间序列分类的最新方法的建议。我已经过了移动平均线等简单事物的阶段，我正在寻找改进我当前方法或尝试新事物的方法。

我目前已经实现了一些不同的技术：

1. 具有 DTW 的 K 近邻。我成功地使用了http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/UCRsuite.html，它提供了最先进的性能。
2. 逻辑 shapelets ( http://www.cs.ucr.edu/~mueen/LogicalShapelet/ )。这看起来很有希望，但无法让任何现有的代码库正常工作。

任何人都可以建议尝试不同的技术吗？我看过有关不和谐和主题的论文，但仍需要调查它们是否与我的问题相关。