[发明专利]检测异常样本的方法及装置

摘要

本说明书实施例提供一种计算机执行的检测异常样本的方法和装置。根据该方法，将待测样本集中任意的第一样本输入孤立森林模型，得到该第一样本经过孤立森林模型中各个孤立树的各条边的第一路径；根据该第一路径和线性评估函数，得到该第一样本的异常分数，其中线性评估函数基于权重向量和路径向量而确定。接着，根据待测样本集中各个样本的异常分数的排序，从中选出N个样本，并接收针对该N个样本进行标注的N个标签，标签示出对应样本是否为目标异常样本；于是，根据上述标签和预定形式的损失函数，更新权重向量，以使得更新后的线性评估函数用于检测异常样本。

主权项

1.一种检测异常样本的方法，包括：将待测样本集中任意的第一样本输入孤立森林模型，得到该第一样本对应的第一路径，其中，所述孤立森林模型包括多棵孤立树，每个孤立树包括用于对样本进行划分的多个节点和节点之间的多条边，所述第一路径为所述第一样本在各个孤立树中从根节点到叶节点经过的边的集合；将所述第一路径输入所述孤立森林模型对应的线性评估函数，得到该第一样本的异常分数，其中所述线性评估函数基于权重向量和路径向量而确定，所述权重向量包括为每个孤立树的每条边赋予的权重，所述路径向量指示输入样本的路径中包含的各条边；根据所述待测样本集中各个样本的异常分数的排序，从所述待测样本集中选择出N个样本，其中N为大于1的自然数；接收针对所述N个样本进行标注的N个标签，所述标签示出对应样本是否为目标异常样本；根据所述N个样本的N个标签和预定形式的损失函数，更新所述权重向量，以使得更新后的线性评估函数用于检测异常样本。