基于群智网络测量数据的高延迟异常检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201811354840.2
IPC分类号：H04L12/26
申请日期：
2018-11-14
申请人：
上海交通大学

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著录项信息

专利名称	基于群智网络测量数据的高延迟异常检测方法及系统
申请号	CN201811354840.2	申请日期	2018-11-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-04-05	公开/公告号	CN109587000A
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查看分类表>
申请人	上海交通大学	申请人地址	上海市闵行区东川路800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	上海交通大学	当前权利人	上海交通大学
发明人	李扬;孙嘉辰;黄闻光;田晓华;王新兵
代理机构	上海汉声知识产权代理有限公司	代理人	庄文莉

摘要

本发明提供了一种基于群智网络测量数据的高延迟异常检测方法及系统，包括：对原始数据集进行特征工程，去除异常值与缺失值，并将原始数据统一进行数值化与离散化；将包含相同特征的原始数据聚类为一个实例，计算对应权重并打上标签，作为输入决策树模型的基本单位；将预处理后的原始数据集随机采样生成多个子数据集，并对每个子数据集进行CART决策树建模得到子树；基于每个子树的拓扑信息与节点信息进行高延迟异常规则挖掘；基于树节点的样本子空间的网络延迟状况，对每条规则进行标定及置信度评分；将所有子树的规则挖掘结果进行合并，生成最终的网络高延迟异常检测结果。本发明提高了算法泛化性和鲁棒性，从而有效检测出高延迟网络异常。

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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