[发明专利]基于非均匀采样的流式异常检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于非均匀采样的流式异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

若接收到所输入的模型生成规则，根据预存的历史采样数据库生成与所述模型生成规则对应的异常检测模型；

从所输入的实时检测流式数据中获取与当前时间对应的目标检测数据；

根据所述异常检测模型对所述目标检测数据进行异常检测以获取是否存在异常的检测结果；

从所述异常检测模型中随机获取一颗决策树并确定为目标决策树；

根据预置的非均匀采样规则判断所述目标检测数据是否可用于对所述目标决策树进行采样更新；

若所述目标检测数据可用于对所述目标决策树进行采样更新，根据所述目标检测数据的检测结果对所述目标决策树中的节点进行更新以得到更新后的异常检测模型，并返回执行所述从所输入的实时检测流式数据中获取与当前时间对应的目标检测数据的步骤。

2.根据权利要求1所述的基于非均匀采样的流式异常检测方法，其特征在于，所述根据预存的历史采样数据库生成与所述模型生成规则对应的异常检测模型，包括：

根据所述模型生成规则中的时间跨度从所述历史采样数据库中筛选出满足所述时间跨度的目标采样数据；

根据所述模型生成规则的配置数量从所述目标采样数据中抽取对应的采样数据得到采样数据分区；

根据所述采样数据分区中每一采样数据的分类标签构建得到与每一采样数据分区对应的决策树，以生成包含所述决策树的异常检测模型。

3.根据权利要求2所述的基于非均匀采样的流式异常检测方法，其特征在于，所述配置数量包括决策树配置数量及节点配置数量，所述根据所述模型生成规则的配置数量从所述目标采样数据中抽取对应的采样数据得到采样数据分区，包括：

从所述目标采样数据中抽取与所述节点配置数量相等的采样数据组合得到一个采样数据分区；

重复对目标采样数据进行抽取直至获取到的所述采样数据分区的数量与所述决策树配置数量相等。

4.根据权利要求1所述的基于非均匀采样的流式异常检测方法，其特征在于，所述根据所述异常检测模型对所述目标检测数据进行异常检测以获取是否存在异常的检测结果，包括：

将所述目标检测数据的数据值作为待检测节点插入所述异常检测模型的每一决策树中；

计算插入所述待检测节点后所述异常检测模型的异常得分；

判断所述异常得分是否不大于预置的得分阈值，以获取是否存在异常的检测结果。

5.根据权利要求1所述的基于非均匀采样的流式异常检测方法，其特征在于，所述非均匀采样规则包括评分值计算公式，所述根据预置的非均匀采样规则判断所述目标检测数据是否可用于对所述目标决策树进行采样更新，包括：

随机生成与所述目标检测数据对应的随机系数；

根据所述评分值计算公式及所述随机系数计算得到与所述目标检测数据对应的检测数据评分值；

根据所述评分值计算公式及所述目标决策树中每一节点的随机系数计算得到对应的节点评分值；

判断所述检测数据评分值是否大于所述目标决策树中节点评分值最小的一个节点，以判定所述目标检测数据是否可用于对所述目标决策树进行采样更新。

6.根据权利要求5所述的基于非均匀采样的流式异常检测方法，其特征在于，所述从所述目标采样数据中抽取与所述节点配置数量相等的采样数据组合得到一个采样数据分区，包括：

随机生成与每一所述目标采样数据分别对应的随机系数；

根据所述评分值计算公式及所述随机系数分别计算得到每一所述目标采样数据对应的采样数据评分值；

根据所述采样数据评分值对所述目标采样数据进行排序得到数据排序结果；

根据所述数据排序结果抽取排序靠前且与所述节点配置数量相等的采样数据组合得到一个所述采样数据分区。