[發明專利]一種復雜網絡社團異常檢測方法

在審

• 申請號: 201611216030.1
• 申請日: 2016-12-26
• 公開（公告）號: CN106789262A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 蔡君;吳曉萍;羅建楨;雷方元
• 申請（專利權）人: 廣東技術師范學院
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L12/26
• 代理公司: 廣州市深研專利事務所44229
• 代理人: 陳雅平

1.一種復雜網絡社團異常檢測方法，其特征是：

一、社團：在同一社團內部，節點之間連接相對緊密，而在社團之間的節點之間的連接相對稀疏，以網絡中模塊度最小為原則劃分將網絡劃分為不同社團，其中Nc表示網絡中社團的數目，M表示網絡中連接的總數，m_c表示社團c內節點之間的連接數，d_c表示社團c內所有節點度數之和；

二、社團通信模型的構建方法

(1)基本定義：

觀測值為社團c中發生通信量的節點序列，表示為其中表示在t時刻社團c與其他社團通信的節點，特別地，如果通信的兩個節點都在社團c中，則只考慮發送數據的節點。觀測值空間為：V＝{1,2,...,N}；

狀態值為與t時刻與社團c連接的社團，表示為y＝y₁,y₂,...y_T，狀態值空間為S＝{1,2,...,M}；

社團通信模型的參數模型表示為：θ＝{π,A,B}，其中，π為初始模型的初始狀態概率，A為狀態轉移概率，B為觀測概率；

(2)基于前向后向算法的社團通信模型的參數估計技術

社團c的社團通信模型參數估計任務是由采集到的觀測值序列估計出對應的隱半馬爾可夫模型的參數。本發明采用著名的前向后向算法解決社團通信模型的參數估計問題，具體如下所述。

1)定義前向后向變量：

α_t(j)＝P[S_t＝j,o_1:t|θ]

β_t(j)＝P[o_t+1:T|S_t＝j,θ]

2)前向后向算法的初始化：

α₁(j)＝π_j，

β_T(j)＝1。

3)迭代推導過程：

${\mathrm{\α}}_t\left(j\right)=\underset{i\∈S/\left\{j\right\}}{\Σ}{\mathrm{\α}}_{t-1}\left(i\right)a_{ij}{b}_j\left(o_t\right),$

${\mathrm{\β}}_t\left(j\right)=\underset{i\∈S/\left\{j\right\}}{\Σ}{a}_{ji}{b}_i\left(o_{t+1:}\right){\mathrm{\β}}_{t+1}\left(i\right);$

4)計算中間變量：

ξ_t(i,j)＝P[S_t＝i,S_t+1＝j,o₁:_T|λ]＝α_t(i)a_ijb_j(o_t+1)β_t+1(j)

${\mathrm{\γ}}_t\left(j\right)=P\[S_t=j,o_{1:T}|\mathrm{\λ}\]=\underset{j}{\Σ}{\mathrm{\ξ}}_t(i,j)$

5)參數更新公式

${\widehat{\mathrm{\π}}}_j={\mathrm{\γ}}_1\left(j\right)$

${\hat{a}}_{ij}=\frac{\underset{t=1}{\overset{T-1}{\Σ}}{\mathrm{\ξ}}_t(i,j)}{\underset{t=1}{\overset{T-1}{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_t\left(j\right)}$

${\hat{b}}_j\left(v_k\right)=\frac{\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_t\left(j\right)I(o_t=v_k)}{\underset{t}{\Σ}{\mathrm{\γ}}_t\left(j\right)}$

其中，當o_t＝v_k時，I(o_t＝v_k)＝1，否則I(o_t＝v_k)＝0；

(3)網絡社團異常檢測方法

計算觀測序列的熵：

$P\[o_{1:T}|\mathrm{\λ}\]=\underset{j}{\Σ}{\mathrm{\α}}_t\left(j\right)$

計算正常狀態下的觀測序列的熵的標準方差為σ₀，均值為μ₀，

異常檢測時，首先計算監測序列的熵的均值為μ，再以|μ-μ₀|為異常檢測量，如果|μ-μ₀|≥3σ₀，則為異常狀態。

2.根據權利要求1所述的復雜網絡社團異常檢測方法，其特征是流程為：

步驟1：訓練數據預處理，生成社團通信序列序列的訓練數據集；

步驟2：采用前向后向算法估計模型的參數；

步驟3：采集實時網絡通信序列；

步驟4：使用訓練好的模型計算被監測序列的熵；

步驟5：計算異常檢測量|μ-μ₀|；

步驟6：判斷|μ-μ₀|≥3σ₀是否成立，如果成立，則表示異常，否則未發現異常。