一种半监督时间序列异常检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110393950.5
IPC分类号：H04L12/26;H04L12/24;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2021-04-13
申请人：
南京航空航天大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种半监督时间序列异常检测方法及系统
申请号	CN202110393950.5	申请日期	2021-04-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-02	公开/公告号	CN113067754A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L12/26 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L12/00 数据交换网络（存储器、输入/输出设备或中央处理单元之间的信息或其他信号的互连或传送入G06F13/00）〔5，2006.01〕 H04L12/02 零部件〔5〕 H04L12/26 监视装置；测试装置〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;1;2;/;2;6;;;H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	南京航空航天大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区将军路29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京航空航天大学	当前权利人	南京航空航天大学
发明人	关东海;汪子璇;袁伟伟;陈兵;屠要峰
代理机构	北京高沃律师事务所	代理人	杜阳阳

摘要

本发明涉及一种半监督时间序列异常检测方法及系统，构建基于长短期记忆网络的自编码器模型，自编码器模型包括一个编码器、一个正常流量数据解码器和一个异常流量数据解码器，在流量的时间序列数据集中选取正常标记流量数据集和未标记流量数据集，利用两个训练集对自编码器模型进行训练，不需要提前预定义一个阈值，对于未标记数据，通过比较经过两个解码器的重构误差的大小即可判断是否异常。本发明避免了最佳阈值选择的困难，并能准确进行异常检测，还采用滑动窗口对未标记流量数据集进行异常流量数据的富集化处理，解决了异常点稀少的问题，丰富了异常数据，进一步提高了异常检测率。

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