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J-GLOBAL ID：201103078759180944
時系列データ異常判定用プログラム及び時系列データ異常判別方法
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
西浦 ▲嗣▼晴
Gazette classification：特許公報
Application number (International application number)：2004264758
Publication number (International publication number)：2006079479
Patent number：4484643
Application date： Sep. 10, 2004
Publication date： Mar. 23, 2006
Claim (excerpt)：
【請求項1】 複数種類のイベントを含んで構成される時系列データが所定の1以上のカテゴリに属するものであるか否かを判定することにより前記時系列データが正常であるか否かを判断するために、
予め学習用の複数の時系列データをそれぞれ予め定めたデータ長のウィンドウで切り出して複数のウィンドウ・データを取り出すウィンドウ・データ取出ステップと、
前記ウィンドウ・データから前記データ長よりも短いデータ長を有する複数のスコープ・データを時間的なずれを持って順次抽出するスコープ・データ抽出ステップと、
前記複数のウィンドウ・データを複数の前記スコープ・データに基づいて前記ウィンドウ・データに含まれる前記複数種類のイベント相互間の時系列で見た関連性の強さを示す複数の共起行列に変換する共起行列変換ステップと、
前記複数の共起行列を入力として統計的特徴抽出方法により特徴ベクトルを求めるための基礎となる固有共起行列群を決定する固有共起行列群決定ステップと、
前記1以上のカテゴリを含む1以上のプロファイル学習用時系列データに対して前記ウィンドウ・データ取出ステップ、前記スコープ・データ抽出ステップ及び前記共起行列変換ステップと同様のステップをそれぞれ実施して、前記1以上のプロファイル学習用時系列データを1以上のプロファイル用共起行列に変換するプロファイル用共起行列変換ステップと、
前記1以上のプロファイル用共起行列と前記固有共起行列群とに基づいて前記1以上のプロファイル学習用時系列データについての1以上の判定用特徴ベクトルを抽出する判定用特徴ベクトル抽出ステップと、
テストの対象となるテスト時系列データに対して前記ウィンドウ・データ取出ステップ、前記スコープ・データ抽出ステップ及び前記共起行列変換ステップと同様のステップを実施して、前記テスト時系列データをテスト用共起行列に変換するテスト用共起行列変換ステップと、
前記テスト用共起行列と前記固有共起行列群とに基づいて前記テスト用時系列データについてのテスト用特徴ベクトルを抽出するテスト用特徴ベクトル抽出ステップと、
前記判定用特徴ベクトルの要素と前記固有共起行列群を構成する複数の固有共起行列との掛け算に基づいて、前記複数の固有共起行列の次元を小さくした複数の判定用近似共起行列を取得する判定用近似共起行列取得ステップと、
前記複数の判定用近似共起行列からイベント抽出を行って判定用多層ネットワークモデルを生成する判定用多層ネットワークモデル生成ステップと、
前記テスト用特徴ベクトルの要素と前記固有共起行列群を構成する複数の固有共起行列とを掛け算することにより、前記複数の固有共起行列の次元を小さくした複数のテスト用近似共起行列を取得するテスト用近似共起行列取得ステップと、
前記複数のテスト用近似共起行列からイベント抽出を行ってテスト用多層ネットワークモデルを生成するテスト用多層ネットワークモデル生成ステップと、
前記判定用多層ネットワークモデルと前記テスト用多層ネットワークモデルとに基づいて、前記テスト時系列データが前記1以上のカテゴリに属するか否かを判定する判定ステップとをコンピュータに実行させて前記時系列データの異常を判別するための時系列データ異常判定用プログラム。
IPC (1)：
FI (1)：
Article cited by the Patent：
Cited by examiner (1)
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Eigen Co-occurrence Matrix Method for Masquerade Detection
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