[發明專利]一種網絡性能指標時序數據異常檢測方法

有效

• 申請號: 202211039616.0
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115442271B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 張雪祥;和富俊;高賢;劉永琦;肖友升;松海林;李曉花;徐彬
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司迪慶供電局
• 主分類號: H04L43/0823
• 分類號: H04L43/0823;H04L43/04
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種網絡性能指標時序數據異常檢測方法，其特征在于，通過建立3個隨著時間推移而滑動的滑動窗口，計算變異值vary、偏離度drift、異常評分score，用數據自身的特征，實時檢測數據是否異常，包括以下步驟：

步驟1：將獲取到的時序數據，根據時間先后放入窗口長度均為WSize的時序滑動窗口W1、滑動窗口W2和滑動窗口W3；

步驟2：計算窗口W3內待檢測數據相對于窗口W1內數據的變異值vary；

步驟3：根據滑動窗口W1、W2內的數據，計算密度估計值；

根據滑動窗口W1、W2內的數據，計算密度估計值，得到數據點的數據密度的連續估計，從而推斷出數據總體的分布；

還包括核函數f(x)，所述核函數f(x)基于N個數據，所述密度估計值是與數據中每個點相關的核函數的平滑值之和，所述密度估計值的計算式為：

其中為估計密度函數，K為核函數的函數符號，X為窗口W1、W2中進行密度估計的當前值，X_i為窗口W1、W2中第i個值；

所述估計密度函數可收斂于核函數f(x)；

所述核函數能選取包括高斯核函數的函數，計算式為：

其中h為核函數帶寬，d為數據的維度；

步驟4：計算敏感參數值shift；

根據步驟3得到的估計密度函數以及預設的1-alpha置信水平，計算得到敏感參數值shift，計算式為：

其中，x為估計密度函數積分值等于1-alpha時的自變量取值，y為估計密度函數積分值等于0.5時的自變量取值；

所述alpha取值為0.01或0.05；

步驟5：計算窗口W3的偏離度drift；

步驟6：計算滑動窗口W3的異常評分score；

所述異常評分score的計算公式為：

score＝vary*power(if(drift≤(WSize/2-1)，0，drift/(WSize/2)),p)

其中，p為基數乘冪運算的指數；

步驟7：判斷窗口W3的異常評分score；

所述判斷窗口W3的異常評分score包括以下子步驟：

若異常評分score＝0，則識別為指標時序數據正常，滑動窗口W1、W2、W3按照時間軸方向同時右移1個單位，再次計算變異值vary、偏離度drift和異常評分score；

若異常評分score0，則識別為指標時序數據異常，同時鎖定窗口W1、W2，窗口W3按照時間軸方向右移1個單位，再次計算變異值vary、偏離度drift、異常評分score；

識別為指標時序數據異常后，若異常評分score連續兩次＝0，識別為指標時序數據異常結束，否則，識別為指標時序數據異常持續；

所述變異值vary表示當前數據的總量水平乘以其總體差異與基準數據相同計算口徑的比值，計算表達式為：

其中，{x1,x2,…,x_n}∈W3；

{y1,y2,…,y_n}∈W1；

sum算子的定義如下：

stdeva算子定義如下：

所述偏離度表示滑動窗口W3內的數據中偏離特征上限的樣本量，計算表達式為：

drift＝countif(w3，″＞″average(w1)+shift)

其中，shift為偏離度的敏感參數；

average算子定義如下：

2.根據權利要求1所述的一種網絡性能指標時序數據異常檢測方法，其特征在于，還包括基于數據源獲取網絡性能指標時序數據，再按照指標進行分組的步驟。