[发明专利]用于嵌入式软件应用的基于机器学习的异常检测在审
| 申请号： | 201980093409.3 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113508381A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | Y·韦勒;G·摩西 | 申请（专利权）人： | 西门子工业软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F21/56;G06F21/76;H04L29/06 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 景怀宇 |
| 地址： | 美国德*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 系统、方法、逻辑和设备，可以支持用于嵌入式软件应用的基于机器学习的异常检测。在学习阶段，异常模型训练引擎可以构建异常检测模型，并且异常检测模型被配置成基于活动度量输入和应用参数输入来确定嵌入式软件应用是否呈现异常行为。在运行时阶段，异常检测引擎可以对嵌入式软件应用进行采样，以获得在运行时执行期间的活动度量和应用参数，并且提供在运行时执行期间采样的活动度量和采样的应用参数，作为到异常检测模型的输入。异常检测引擎还可以基于针对所提供的输入的来自异常检测模型的输出来确定嵌入式软件应用是否呈现异常行为。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 嵌入式 软件 应用 基于 机器 学习 异常 检测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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