公开(公告)号：CN113407721A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110728816.6

申请日：2021-06-29

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张春慨

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/284 ,  G06F40/216 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06F16/18

Abstract: 本发明提供了一种检测日志序列异常的方法、装置及计算机存储介质，包括从数据源中收集原始的日志序列数据；根据所述日志序列数据中日志序列的层次结构依次提取每一层的语义信息，生成每一层固定维度的语义向量；根据所述日志序列的语义向量利用SoftMax函数计算所述日志序列的概率分布，选择最大条件概率对应的结果作为输出类别。本发明能够从单词、日志和日志序列中提取更加丰富的语义特征，从而使装置能够学习更加准确的层次语义表达，达到更佳的检测效果，进一步提高了检测三种日志序列异常的能力。

公开(公告)号：CN108809628B

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN201810606765.8

申请日：2018-06-13

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张春慨

IPC: H04L9/06 ,  H04L9/00 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提供了一种基于安全多方下的时间序列异常检测方法，包括以下步骤：S1、通过数据拥有者方完成数据预处理后发送给服务器端；S2、通过服务器端完成时间序列异常检测。本发明还提供了一种基于安全多方下的时间序列异常检测系统。本发明的有益效果是：在保护各方数据隐私性的同时，达到了高效的异常检测效果。

公开(公告)号：CN107347061B

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201710458154.9

申请日：2017-06-16

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张春慨

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明提出了一种基于安全多方下的时间序列异常检测系统及方法，所述系统包括服务端和用户端，其中，服务端至少有两个服务器：服务器C和服务器S；所述服务端分布式存储着形成一个完备的数据集的时间序列；服务器C是为用户端提供服务的服务器，服务器S与服务器C之间基于BCP加密系统进行时间序列的多方共享，服务器S是半诚实的，拥有可用于解密的主密钥mk，在所有S参与的运算中都加入扰动，防止S获得有关用户的相关信息；服务器C和服务器S初始化BCP加密系统；服务器C将存储于其上的时间序列加密后提供给服务器S；服务器S在安全协议下进行时间序列的异常检测。本发明提出的基于安全多方下的时间序列异常检测是具有很大的实用价值的。

公开(公告)号：CN107563435A

公开(公告)日：2018-01-09

申请号：CN201710763329.7

申请日：2017-08-30

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张春慨

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06K9/62

Abstract: 本发明提出了一种基于 SVM的高维不平衡数据分类方法，包括两部分，第一部分是特征选择，采用SVM-BRFE算法对边界进行重采样以寻找最优特征权重以衡量特征重要程度、特征选择、更新训练集并重复以上过程，最终保留最有利于提升F1值的特征，其他特征将被剔除，使得后续的训练过程在一个特征冗余、无关特征组合尽量少和维数尽量低的情况下进行，减少了高维问题对不平衡问题的影响和对SMOTE过采样算法的束缚。第二部分是数据采样，采用改进的SMOTE算法，即PBKS算法，考虑利用SVM自动划分出的边界中的少数类作为希尔伯特空间下 中的距离约束，以此来取代原始约束，并采用网格法来寻找该近似原像。本发明能稳定有效的完成高维不平衡数据的分类任务，并能取得可观的效果。