[發明專利]一種數據異常檢測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 201810225915.0
• 申請日: 2018-03-19
• 公開（公告）號: CN108491875A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發明（設計）人: 張強志;焦敏
• 申請（專利權）人: 深圳樂信軟件技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/30
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種數據異常檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測日報數據以及所述待檢測日報數據所對應的訓練數據，其中所述訓練數據是依據所述待檢測日報數據的生成時間確定的；

依據所述訓練數據和預設的分布模型生成標準數據區間；

將所述待檢測日報數據與生成的標準數據區間進行匹配，依據匹配結果確定所述待檢測日報數據是否為異常數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述依據所述訓練數據和預設的分布模型生成標準數據區間，包括：

依據所述待檢測日報數據的生成時間從已有日報數據中提取出所述訓練數據；

依據所述訓練數據確定所述分布模型的特征值；

采用所述分布模型依據所述特征值和預設的配置參數生成所述標準數據區間。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分布模型為高斯分布。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述依據所述訓練數據確定所述分布模型的特征值，包括：

確定所述訓練數據所滿足的高斯分布的均值和標準差。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述依據匹配結果確定待檢測數據是否為異常數據，包括：

當所述待檢測數據在所述數據區間內時，判定所述待檢測數據為正常數據；

或者，

當所述待檢測數據在所述數據區間外時，判定所述待檢測數據為異常數據。

6.一種數據異常檢測裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取待檢測日報數據以及所述待檢測日報數據所對應的訓練數據，其中所述訓練數據是依據所述待檢測日報數據的生成時間確定的；

區間生成模塊，用于依據所述訓練數據和預設的分布模型生成標準數據區間；

數據檢測模塊，用于將所述待檢測日報數據與生成的標準數據區間進行匹配，依據匹配結果確定所述待檢測日報數據是否為異常數據。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述區間生成模塊包括：

訓練數據提取單元，用于依據所述待檢測日報數據的生成時間從已有日報數據中提取出所述訓練數據；

特征值確定單元，用于依據所述訓練數據確定所述分布模型的特征值；

區間生成單元，用于采用所述分布模型依據所述特征值和預設的配置參數生成所述標準數據區間。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述數據檢測模塊具體用于：

當所述待檢測數據在所述數據區間內時，判定所述待檢測數據為正常數據；

或者，

當所述待檢測數據在所述數據區間外時，判定所述待檢測數據為異常數據。

9.一種數據異常檢測設備，其特征在于，所述設備包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-5中任一所述的數據異常檢測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-5中任一所述的數據異常檢測方法。