异常检测方法、装置及设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202011260938.9
IPC分类号：H04L29/06;H04L12/24;G06N3/08;G06N20/00
申请日期：
2020-11-12
申请人：
新华三技术有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	异常检测方法、装置及设备
申请号	CN202011260938.9	申请日期	2020-11-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-12	公开/公告号	CN112491820A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L29/06 ? 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〕 H04L29/00 H04L 1/00至H04L 27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统〔5〕 H04L29/02 通信控制；通信处理（H04L 29/12，H04L 29/14优先）〔5〕 H04L29/06 以协议为特征的〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	新华三技术有限公司	申请人地址	浙江省杭州市滨江区长河路466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	新华三技术有限公司	当前权利人	新华三技术有限公司
发明人	周义
代理机构	北京博思佳知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本申请提供一种异常检测方法、装置及设备，该方法包括获取目标训练数据集，目标训练数据集包括多个训练数据；将目标训练数据集输入给第一机器学习模型，以使第一机器学习模型基于多个训练数据确定每个数据特征对应的分数值；基于每个数据特征对应的分数值对所有数据特征进行排序，基于排序结果选取分数值高的M个数据特征，基于M个数据特征确定第一目标特征向量；将第一目标特征向量输入给第二机器学习模型，通过第一目标特征向量对第二机器学习模型进行训练，得到已训练的第二机器学习模型；基于已训练的第二机器学习模型检测网络数据是否为异常数据。通过本申请的技术方案，提高检测是否存在异常数据的准确性，得到较好的异常检测效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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