[发明专利]一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法及系统

权利要求书

1.一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法，其特征在于，包括：

对智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量按预设时间窗口进行信息熵估算；

基于智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量在各预设时间窗口内的信息熵构建项集模式，并生成所述项集模式对应的时间序列图；

根据所述项集模式对应的时间序列图将各项集模式划分为正常项集模式和异常项集模式；

将异常项集模式进行异常状态变化趋势检测，得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量在各预设时间窗口内的信息熵构建项集模式，并生成所述项集模式对应的时间序列图，包括：

将属于不同信息熵取值等级的智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量进行两两组合，并将每个组合构建为一个项集模式；

计算各项集模式之间边的权值；

以各项集模式为点，所述各项集模式之间边的权值为边生成各项集模式对应的时间序列图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间序列图将各项集模式划分为正常项集模式和异常项集模式，包括：

根据所述时间序列图计算每个项集模式所出现的频繁程度；

根据各项集模式的频繁程度将满足预先设置的频繁程度阈值划分为正常项集模式和异常项集模式。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将异常项集模式进行异常状态变化趋势检测，得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态，包括：

将异常项集模式按所述异常项集模式对应的频繁程度进行排列，对各异常项集模式的异常状态变化趋势进行检测；

根据检测得到的异常状态变化趋势结果得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络流量数据包括：源端数据、目的端数据、源IP数据、目的IP数据和IP包长度数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对各异常项集模式的异常状态变化趋势进行检测，包括：

利用异常项集模式构造一组在正常状态下期望为负值而当出现异常状况后期望变为正值的随机序列；

计算在当前窗口中所述随机序列的期望值，当期望值正常，则转入下一时间窗口计算随机序列的期望值，否则计算当前时间窗口相对前一时间窗口的异常向量；

对于异常向量的各个维度计算熵值时间序列的均值和方差，当任一维度的熵值与异常向量均值的偏差大于异常向量的方差时，则该维度为异常显现维度；

利用所有异常显现维度的熵差值构建成为新的异常向量，并计算在当前时间窗口中异常显现维度在该时刻的熵差值；

计算异常显现维度在该时刻对时间窗口出现异常的肯定程度，判断异常变化趋势是否有所积累；

当异常变化趋势的积累值超越预定的阈值时，则异常状态变化趋势的检测结果为智能换流站监测系统的通信网络异常；否则所述智能换流站监测系统的通信网络正常。

7.一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测系统，其特征在于，用于实现上述权利要求1-6中任一项所述的智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法，包括：

信息熵估算模块，用于对智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量按预设时间窗口进行信息熵估算；

时间序列图生成模块，用于基于智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量在各预设时间窗口内的信息熵构建项集模式，并生成所述项集模式对应的时间序列图；

划分模块，用于根据所述项集模式对应的时间序列图将各项集模式划分为正常项集模式和异常项集模式；

结果模块，用于将异常项集模式进行异常状态变化趋势检测，得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态。