[发明专利]一种基于机器学习的异常检测方法和系统在审
| 申请号： | 202011408107.1 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112328425A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 苌程;唐鹏森;王翱宇;才振功;丁轶群;陈雪儿 | 申请（专利权）人： | 杭州谐云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 陈圣清 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余杭区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的异常检测方法和系统，所述方法包括：获取系统监控数据；基于至少两种机器学习方法分别构建异常检测模型；通过每个异常检测模型分别对监控数据进行检测，获取监控数据的异常情况；设置第一阈值；判断异常情况为异常的异常检测模型比例是否在第一阈值以上；若是，判定监控数据为最终异常。通过不同的机器学习方法构建多个异常检测模型，每个异常检测模型独立对监控数据进行处理，不同的机器学习方法检测原理和检测结果存在差异，当检测结果为异常的比例超过第一阈值时，为最终异常；避免了一种机器学习方法的误差，使判定更为准确，监控数据通过异常检测模型进行自动处理，利于降低误报率和漏报率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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