公开(公告)号：CN111694860A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010350182.0

申请日：2020-04-28

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院信息工程研究所

Inventor： 吴兴明 ,  熊颖 ,  张慧琳 ,  强倩 ,  赵志慧 ,  王振宇 ,  吴广君 ,  王树鹏

IPC: G06F16/245 ,  G06F16/22

Abstract: 本发明提供一种安全检测的时序数据实时异常发现方法及电子装置，该方法步骤包括：根据配置文件，创建或读取TimescaleDB时序数据库表；将所述时序数据实时插入所述TimescaleDB时序数据库表，并经哈希函数计算处理进行分桶，邻居数据被哈希到相同的桶中；计算每个桶内数据数量与所有桶内的桶内数据数量的平均值，并根据一设定阈值判断所述时序数据是否异常。本发明提高了异常检测应用的写入与查询性能，不需要存储所有的历史数据，能够大幅度节省空间，在发生意外如断电的情况时不会发生数据丢失和应用失效，不需要对样本进行标注，也无需进行模型训练。易于部署和降低开发成本。

公开(公告)号：CN109871870A

公开(公告)日：2019-06-11

申请号：CN201910035916.3

申请日：2019-01-15

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 吴广君 ,  贾思宇 ,  张磊 ,  赵志慧 ,  李军

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种大数据流中的基于最近邻的时间敏感性异常检测方法，属于大数据流、异常检测技术领域，核心是一个以LSH抽样视图为基础的统计估计器，滑动窗口使用确定波模型，将估计确定波窗口内多个随机时间区间的计数和方差以监测数据在不同时间区间的分布，能够快速寻找大数据流中的各数据的邻居，降低计算开销，无需单独为每个数据保存其邻居信息，节省空间占用，提高更新效率，基于时间敏感性能够快速判断数据分布是否异常以及异常发生的时间范围。

公开(公告)号：CN109871870B

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN201910035916.3

申请日：2019-01-15

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 吴广君 ,  贾思宇 ,  张磊 ,  赵志慧 ,  李军

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种大数据流中的基于最近邻的时间敏感性异常检测方法，属于大数据流、异常检测技术领域，核心是一个以LSH抽样视图为基础的统计估计器，滑动窗口使用确定波模型，将估计确定波窗口内多个随机时间区间的计数和方差以监测数据在不同时间区间的分布，能够快速寻找大数据流中的各数据的邻居，降低计算开销，无需单独为每个数据保存其邻居信息，节省空间占用，提高更新效率，基于时间敏感性能够快速判断数据分布是否异常以及异常发生的时间范围。