[发明专利]网络异常事件分析装置、方法及其电脑存储介质在审

专利信息
申请号: 201711224003.3 申请日: 2017-11-29
公开(公告)号: CN109842513A 公开(公告)日: 2019-06-04
发明(设计)人: 何智祥;陈立胜;钟伟和;郭斯彦 申请(专利权)人: 财团法人资讯工业策进会
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;G06N99/00
代理公司: 上海专利商标事务所有限公司 31100 代理人: 徐伟
地址: 中国台湾台北市1*** 国省代码: 中国台湾;71
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摘要:
搜索关键词: 成分数据 分类模型 事件分析 网络异常 分群 子集 网络状态数据 测试数据 电脑存储 确认数据 训练数据 异常数据 准确率 正常数据 装置储存 降维 测试 门槛 分类 更新
【说明书】:

一种网络异常事件分析装置、方法及其电脑存储介质。该网络异常事件分析装置储存多笔网络状态数据,并将各该网络状态数据降维为一主成分数据,选取该主成分数据的一第一子集及一第二子集分别作为多笔训练数据及多笔测试数据,将该等训练数据分类为多笔正常数据及多笔异常数据以得一分类模型,将该等异常数据分群以得一分群模型,以该等测试数据测试该分类模型及该分群模型以得一准确率,于判断该准确率未达到一门槛值后选取该等主成分数据的一第三子集作为多笔确认数据,并以该等确认数据更新该分类模型及该分群模型。

技术领域

发明是关于一种网络异常事件分析装置、方法及其电脑存储介质。更具体而言,本发明是关于一种与机器学习相关的网络异常事件分析装置、方法及其电脑存储介质。

背景技术

由于科技的快速发展,目前已有众多由不同通讯技术所建构出的网络。许多因素会使一网络运作异常,例如:基站间的干扰、媒体访问控制(Media Access Control;MAC)层的错误、物理层的错误等等。

虽然已有一些先前技术利用机器学习模型来侦测网络的异常状态,但这些先前技术都有些不足。举例而言,某些先前技术是由通讯公司中的专业人士依其经验判断出一个网络环境中的哪些网络参数较为重要,再以那些网络参数训练用来侦测网络异常状态的机器学习模型。然而,不同网络环境会受不同因素影响,专业人士对于某一网络环境所做出的判断结果往往不适用于另一网络环境。另外,某些先前技术则仅针对网络环境中的某一或某些应用程序进行分析,而非针对整个网络环境,导致训练出的模型不适用于执行其他应用程序的网络环境。

有鉴于此,本领域仍需一种能客观地选取网络环境中较为重要的网络参数来侦测及分析网络异常事件的技术。

发明内容

本发明的一目的在于提供一种网络异常事件分析装置。该网络异常事件分析装置包含一储存器及一处理器,其中该处理器电性连接至该储存器。该储存器储存多笔网络状态数据,其中各该网络状态数据包含多个网络特征值。该处理器借由以一降维算法分析该等网络状态数据所包含的该等网络特征值而将各该网络状态数据降维为一主成分数据,选取该主成分数据的一第一子集作为多笔训练数据,借由以一分类算法将该等训练数据分类为多笔第一正常数据及多笔第一异常数据以得一分类模型,借由以一分群算法将该等第一异常数据分群为多个第一异常群组以得一分群模型,选取该等主成分数据的一第二子集作为多笔测试数据,以该等测试数据测试该分类模型及该分群模型以得一准确率,判断该准确率未达到一门槛值,于判断该准确率未达到该门槛值后选取该等主成分数据的一第三子集作为多笔确认数据,借由以该分类算法将该等确认数据分类为多笔第二正常数据及多笔第二异常数据以更新该分类模型,借由以该分群算法将该等第二异常数据分群为多个第二异常群组以更新该分群模型,以及输出更新后的该分类模型及更新后的该分群模型。

本发明的另一目的在于提供一种网络异常事件分析方法,其是适用于一电子计算装置。该电子计算装置储存多笔网络状态数据,其中各该网络状态数据包含多个网络特征值。该网络异常事件分析方法包含下列步骤:(a)借由以一降维算法分析该等网络状态数据所包含的该等网络特征值而将各该网络状态数据降维为一主成分数据,(b)选取该主成分数据的一第一子集作为多笔训练数据,(c)借由以一分类算法将该等训练数据分类为多笔第一正常数据及多笔第一异常数据以得一分类模型,(d)借由以一分群算法将该等第一异常数据分群为多个第一异常群组以得一分群模型,(e)选取该等主成分数据的一第二子集作为多笔测试数据,(f)以该等测试数据测试该分类模型及该分群模型以得一准确率,(g)判断该准确率未达到一门槛值,(h)于判断该准确率未达到该门槛值后,选取该等主成分数据的一第三子集作为多笔确认数据,(i)借由以该分类算法将该等确认数据分类为多笔第二正常数据及多笔第二异常数据以更新该分类模型,(j)借由以该分群算法将该等第二异常数据分群为多个第二异常群组以更新该分群模型,以及(k)输出更新后的该分类模型及更新后的该分群模型。

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