[发明专利]一种物联网大数据环境下的数据异常检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种物联网大数据环境下的数据异常检测方法及装置，其中的方法，首先对所有种类的设备和其所有上下文的训练数据利用概率矩阵器进行特征提取，得到概率矩阵。然后对所有上下文属性进行约简联合，形成邻域共享上下文与设备上下文的对应表，并填入相应概率矩阵。在检测过程中综合分析同一邻域中的所有设备，根据对应表计算每种邻域共享上下文的可能性，并得出最终判定结果，最后根据判定的上下文加载各类设备的概率矩阵利用概率检测器算法进行异常检测。本发明能检测持续一段时间的异常事件，能适应具有多种行为模式的物联网设备，能够通过引入邻域属性解决现有上下文判断过程不可信的问题，提高检测的准确性。

主权项

1.一种物联网大数据环境下的数据异常检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：将需检测的物联网设备进行分类，为每类设备定义上下文属性，其中，每一个上下文属性对应该类设备的一种行为模式；步骤S2：采集每类设备在每个上下文属性中运行时产生的物联网数据，利用预设概率矩阵器算法计算与每种设备对应的上下文属性的概率矩阵，用以提取每类设备的特征；步骤S3：根据所有种类设备的所有上下文属性，得到所有设备处于邻域范围内所共享的上下文，将其作为邻域共享上下文；步骤S4：根据所有设备处于邻域范围内所共享的上下文，形成邻域‑设备上下文对应表，其中，所述对应表中包括概率矩阵；步骤S5：计算待检测设备所处的邻域处于每个邻域共享上下文的可能性，并基于计算出的可能性情况，确定与该邻域对应的目标邻域共享上下文；步骤S6：根据确定出的目标邻域共享上下文，从邻域‑设备上下文对应表中，加载与待检测设备相应的概率矩阵；步骤S7：基于加载的概率矩阵采用预设概率矩阵器算法对每个待检测设备的数据进行异常检测。