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公开(公告)号:CN116070106B
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310333558.0
申请日:2023-03-31
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明实施例涉及一种基于行为序列的数据交互异常检测特征抽取方法及装置,包括:从行为序列数据中构造样本,得到数据交互样本集合;将所述数据交互样本集合输入至基于编码器‑解码器结构的模型中进行训练,其中,所述模型的解码器存在多步状态,每步状态的目标函数拟合当前及后续所有状态的真实值,拟合每步状态目标函数中的当前及后续状态时,通过预设分布为当前及后续状态赋予不同权重,模型的目标函数为每步状态目标函数累加;将所述模型中编码器的各状态输出的隐藏向量按预设方法融合,得到行为序列的特征。由此,改进模型目标函数,拟合每一步状态时,考虑当前及后续状态,模型信息损失小,特征质量高,适用于高精度要求的异常检测场景。
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公开(公告)号:CN116070106A
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202310333558.0
申请日:2023-03-31
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明实施例涉及一种基于行为序列的数据交互异常检测特征抽取方法及装置,包括:从行为序列数据中构造样本,得到数据交互样本集合;将所述数据交互样本集合输入至基于编码器‑解码器结构的模型中进行训练,其中,所述模型的解码器存在多步状态,每步状态的目标函数拟合当前及后续所有状态的真实值,拟合每步状态目标函数中的当前及后续状态时,通过预设分布为当前及后续状态赋予不同权重,模型的目标函数为每步状态目标函数累加;将所述模型中编码器的各状态输出的隐藏向量按预设方法融合,得到行为序列的特征。由此,改进模型目标函数,拟合每一步状态时,考虑当前及后续状态,模型信息损失小,特征质量高,适用于高精度要求的异常检测场景。
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