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一种基于时间序列聚类的流量异常检测方法

发布时间: 2023-06-12

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 作价入股
成果类型： 发明专利,实用新型专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明涉及一种基于时间序列聚类的流量异常检测方法，属于数据挖掘领域，包括对系统流量数据的采集、流量数据预处理、流量序列特征点采样，在特征点之间的区域进行间隔采样，找出最大信息熵值并记录下序列间隔信息；
成果亮点
计算所有序列片段中的区间累积梯度，提取序列片段的局部特征信息，定位方向区间并构建对应特征序列梯度的直方图；对采样序列片段进行低维信息处理；获得对于序列片段的特征向量描述；对特征向量进行高维特征空间的映射得到不同类别下的特征片段类别信息分布；对每个序列进行准确的特征频率向量编码；对于序列的编码向量表示进行聚类，获取每个序列的聚类类别信息；对原有标注的信息和聚类获得的类别信息进行评估并应用异常检测。
团队介绍
祝清意，刘宇杭，胡阳雨，甘臣权
成果资料