[发明专利]一种检测设备异常的方法及装置有效
| 申请号： | 201910303411.0 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110113226B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 孙尚勇 | 申请（专利权）人： | 新华三信息安全技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;高莺然 |
| 地址： | 230001 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种检测设备异常的方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取属于同一设备类型的目标设备的多个样本特征向量；针对每个负样本特征向量，确定与该负样本特征向量满足预设时空关联度条件的正样本特征向量，将负样本特征向量和确定出的正样本特征向量构成训练样本集合；通过训练样本集合对初始神经网络模型进行训练，得到目标设备对应的异常检测模型；当获取到任一目标设备的待检测特征向量时，将待检测特征向量输入至异常检测模型，得到目标设备的异常检测结果，待检测特征向量由同一采样时间点采集到的任一目标设备的多个运行指标构成。采用本申请可以提高检测设备异常的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 检测 设备 异常 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种检测设备异常的方法，其特征在于，所述方法包括：获取属于同一设备类型的目标设备的多个样本特征向量，其中，一个样本特征向量由同一历史采样时间点采集到的一个目标设备的多个运行指标构成，所述多个样本特征向量包括在所述目标设备运行正常时采集到的正样本特征向量，以及在所述目标设备运行异常时采集到的负样本特征向量；针对每个负样本特征向量，确定与该负样本特征向量满足预设时空关联度条件的正样本特征向量，将所述负样本特征向量和确定出的正样本特征向量构成训练样本集合；通过所述训练样本集合对初始神经网络模型进行训练，得到所述目标设备对应的异常检测模型；当获取到任一目标设备的待检测特征向量时，将所述待检测特征向量输入至所述异常检测模型，得到所述目标设备的异常检测结果，所述待检测特征向量由同一采样时间点采集到的所述任一目标设备的多个运行指标构成。
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