[发明专利]基于机器学习的粗细粒度混合网络异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 202010952432.8 | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN112134862B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 罗威;蔡万升;叶彬彬;李洋;刘金锁;汪晓岩;龚亮亮;王宝海;高亮;姜元建;殷伟俊;王斌;蒋政;顾辉;刘锐;钱翰堃 | 申请（专利权）人： | 国网电力科学研究院有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00;G06F18/23213;G06F18/2431 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 张欢欢 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的粗细粒度混合的网络异常检测方法及装置，先用粗粒度算法如孤立森林模型算法检测部分样本，充分利用粗粒度算法无需距离测量的特征以节约计算成本，再用细粒度如Kmeans算法对难以区分的样本进行测量，提高正确率。本发明解决了异常检测中准确率与运算成本难以权衡的问题，大多数情况下仅用粗粒度就能够判别出样本是否异常，直接输出结果；对于少部分无法准确判别的样本采用粗细粒度混合方法检测，以提高准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 粗细 粒度 混合 网络 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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