申请/专利权人：中国人民银行清算总中心

申请日：2022-07-12

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN115022083B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2022.09.23#实质审查的生效;2022.09.06#公开

摘要：本发明实施例提供了一种异常定界方法和装置，所述方法包括：对获取的原始报文数据进行数据聚合，得到聚合报文数据；通过预设的细分场景的配置信息，对聚合报文数据进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果；若细分场景检测结果为异常，对聚合报文数据进行下钻分析，生成异常定界结果，针对不同的细分场景，自适应进行异常检测和异常定界，极大提高了异常定界结果的准确度。

主权项：1.一种异常定界方法，其特征在于，所述方法包括：对获取的原始报文数据进行数据聚合，得到聚合报文数据；通过预设的细分场景的配置信息，对所述聚合报文数据进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果；若所述细分场景检测结果为异常，对所述聚合报文数据进行下钻分析，生成异常定界结果；所述通过预设的细分场景的配置信息，对所述聚合报文数据进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果，包括：将所述聚合报文数据进行时序转换，得到关键指标字段的时序数据；通过特征提取算法，对所述关键指标字段的时序数据进行特征提取，得到时序数据的关键指标特征数据；通过所述细分场景的配置信息，对所述时序数据的关键指标特征数据进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果；所述细分场景的配置信息包括样本数据集和异常检测算法配置对，所述时序数据的关键指标特征数据包括时序数据单值化特征或时序数据向量化特征；若所述时序数据的关键指标特征数据为时序数据单值化特征，所述通过所述细分场景的配置信息，对所述时序数据的关键指标特征数据进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果，包括：对所述时序数据单值化特征和所述样本数据集中的样本指标特征数据进行计算，得到时序数据单值化特征与样本指标特征数据之间的指标关联度；对所述指标关联度进行相似度计算，得到所述时序数据单值化特征和样本数据集之间的指标相似度；若所述指标相似度大于预设的相似度阈值，通过所述异常检测算法配置对，根据所述时序数据单值化特征匹配出对应的异常检测算法；通过所述异常检测算法，对所述时序数据单值化特征进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果；若所述指标相似度小于或等于所述相似度阈值，得到细分场景异常的细分场景检测结果；若所述时序数据的关键指标特征数据为时序数据向量化特征，所述通过所述细分场景的配置信息，对所述时序数据的关键指标特征数据进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果，包括：对所述时序数据向量化特征进行归一化计算，得到归一化后的时序数据向量化特征；通过动态时间规整算法，对归一化后的时序数据向量化特征进行计算，得到向量化特征间距离；对所述向量化特征间距离和时序数据向量化特征的长度进行计算，得到时序数据向量化特征与样本指标特征数据之间的指标关联度；对所述指标关联度进行相似度计算，得到所述时序数据向量化特征和样本数据集之间的指标相似度；若所述指标相似度大于预设的相似度阈值，通过所述异常检测算法配置对，根据所述时序数据向量化特征匹配出对应的异常检测算法；通过所述异常检测算法，对所述时序数据向量化特征进行细分场景异常检测，得到细分场景检测结果；若所述指标相似度小于或等于所述相似度阈值，得到细分场景异常的细分场景检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民银行清算总中心 一种异常定界方法和装置

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