[发明专利]异常检测系统及异常检测方法

权利要求书

1.一种异常检测系统，其特征在于，具备执行以下处理的运算装置：

基于作为监视对象的规定装置的工作数据，学习用于预测该规定装置的动作的预测模型的处理；

对异常得分进行调整以使关于正常时的工作数据得到的异常得分处于规定范围内的处理，所述异常得分是基于所述预测模型的预测结果与从所述规定装置得到的工作数据之间的背离情形的异常得分；

基于所述调整后的异常得分来检测异常或异常的预兆的处理；以及

将所述异常得分或所述检测的结果中的至少任一个的信息显示在输出装置中的处理。

2.如权利要求1所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置通过所述预测模型，基于过去的工作数据，对至规定时间以后为止的将来的时序数据或该时序数据的发生概率进行结构化预测，

所述运算装置基于所述结构化预测的结果与从所述规定装置得到的工作数据之间的背离情形的积蓄量，算出所述异常得分。

3.如权利要求2所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置在进行所述调整的处理时，基于所述预测模型的预测能力，改变所述将来的时序数据的预测的窗宽，从而对异常得分进行调整以使关于正常时的工作数据得到的异常得分处于规定范围内。

4.如权利要求2所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置使用编码器/解码器模型作为所述预测模型，输出与所述将来的时序数据相关的预测值。

5.如权利要求1所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置使用生成模型作为所述预测模型，输出与将来的工作数据相关的概率分布的统计量或样本。

6.如权利要求3所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置使用神经网络的中间表现来预测所述窗宽。

7.如权利要求2所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置在所述异常得分超过预先决定的阈值的情况下，如果与所述异常得分对应的工作数据的模式是在正常时也出现的已知的模式，则作为例外而不判定为异常或异常的预兆。

8.如权利要求3所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置除了所述异常得分或所述检测的结果之外，还将在计算所述异常得分中使用的窗宽的信息显示在输出装置中。

9.如权利要求1所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置将所述预测模型中的相对于正常时数据的预测误差的重构误差作为所述异常得分。

10.如权利要求9所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置使用时序预测模型或统计性预测模型作为所述预测模型。

11.如权利要求9所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置在算出所述预测误差的重构误差时，使用统计性预测模型。

12.如权利要求9所述的异常检测系统，其特征在于，

所述运算装置在所述输出装置中与所述异常得分相应地显示所述预测误差。

13.一种异常检测方法，其特征在于，信息处理系统执行以下处理：

基于作为监视对象的规定装置的工作数据，学习用于预测该规定装置的动作的预测模型的处理；

对异常得分进行调整以使关于正常时的工作数据得到的异常得分处于规定范围内的处理，所述异常得分是基于所述预测模型的预测结果与从所述规定装置得到的工作数据之间的背离情形的异常得分；

基于所述调整后的异常得分来检测异常或异常的预兆的处理；以及

将所述异常得分或所述检测的结果中的至少任一个的信息显示在输出装置中的处理。