公开(公告)号：CN107682319B

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN201710823063.0

申请日：2017-09-13

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林宇辉信息科技有限责任公司

Inventor： 首照宇 ,  田浩 ,  邹风波 ,  张彤 ,  程夏威 ,  文辉 ,  赵晖 ,  莫建文 ,  汪延国 ,  曾情 ,  李希成

IPC: H04L29/06 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/906

Abstract: 公开了一种基于增强型角度异常因子的数据流异常检测及多重验证的方法，其特征是，包括如下步骤：1)对实时数据流进行处理；2)设置滑动窗口中数据集S；3)初始化参数k、r、ξ；4)获取距离矩阵dist；5)得到r邻域点集合；6)得到r邻域点集合的角度因子和局部密度7)获取相异度；8)获取各数据点的簇心因子；9)获取归属矩阵；10)确定簇心并聚类；11)对聚类后的各簇分别进行异常检测；12)多重验证。这种方法运用了滑动窗口和基本窗口技术，构造了高效的数据流处理模型，降低了内存的占用率、实时性好、异常检测准确率高、时间复杂度低。

公开(公告)号：CN107682319A

公开(公告)日：2018-02-09

申请号：CN201710823063.0

申请日：2017-09-13

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林宇辉信息科技有限责任公司

Inventor： 首照宇 ,  田浩 ,  邹风波 ,  张彤 ,  程夏威 ,  文辉 ,  赵晖 ,  莫建文 ,  汪延国 ,  曾情 ,  李希成

IPC: H04L29/06 ,  G06F17/30

Abstract: 公开了一种基于增强型角度异常因子的数据流异常检测及多重验证的方法，其特征是，包括如下步骤：1)对实时数据流进行处理；2)设置滑动窗口中数据集S；3)初始化参数k、r、ξ；4)获取距离矩阵dist；5)得到r邻域点集合；6)得到r邻域点集合的角度因子 和局部密度 7)获取相异度；8)获取各数据点的簇心因子；9)获取归属矩阵；10)确定簇心并聚类；11)对聚类后的各簇分别进行异常检测；12)多重验证。这种方法运用了滑动窗口和基本窗口技术，构造了高效的数据流处理模型，降低了内存的占用率、实时性好、异常检测准确率高、时间复杂度低。