CN110851422A - 一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法 - Google Patents

一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，考虑到单一特征分析结果的片面性和不足，在对平台业务数据的分析中，引入了皮尔逊相关系数和方差扩大因子来对不同特征进行特征提取，提取出合适的特征数据进入聚类模型，对提升模型准确率有很大的提升；并且针对聚类模型，选用K‑means算法的改进算法I‑K‑means算法模型，由于设计的主要目的是做异常处理，所以该算法不用将聚类进行到底再找异常，相比较于其它原始算法速度较快；综上基于机器学习建立的模型具有自学习、自演化的特性，可以适应复杂多变的网络环境，能够检测出未知异常，满足实时准确的需求。

Description

一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法
技术领域
本发明涉及一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，属于数据异常检测技术领域。
背景技术
当前煤炭、冶金、化工、机电等行业正面临自动化、数字化、智能化改造的关键时期，大量传统工业控制系统向工业互联网方向转型升级，信息安全形式日趋严峻。近年来网络安全事件频发，网络攻击愈演愈烈，网络安全防御技术相对比较滞后。在网络安全问题日益突出的今天，及时并有效的发现网络异常通信行为显得尤为重要。异常通信行为是指在网络环境中偏离正常数据的情形，当然正常行为也不是固定不变的，它是根据用户的操作、业务流程、网络管理的变化而变化的；传统的方法是通过静态规则匹配对网络异常行为进行检测，在动态、复杂的网络环境中难以检测未知异常和攻击类型，不能满足网络安全检测的要求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，基于机器学习建立的模型具有自学习、自演化的特性，可以适应复杂多变的网络环境，能够检测出未知异常，满足实时准确的需求。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，用于获得工业互联网中目标应用所对应的数据异常监测模型，包括如下步骤：
步骤A.提取目标应用在目标历史时间段内通信流量所对应的各识别指纹特征，构建特征集合，然后进入步骤B；
步骤B.针对特征集合中的各识别指纹特征进行预处理，更新特征集合，然后进入步骤C；
步骤C.针对特征集合中的各识别指纹特征进行筛选，更新特征集合，然后进入步骤D；
步骤D.采用特征集合，针对预设指定聚类模型进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型。
作为本发明的一种优选技术方案：还包括步骤E如下，执行完步骤D之后进入步骤E；
步骤E.针对目标应用所对应的数据异常检测模型，应用交叉验证法或网格搜索法，进行参数调整，更新数据异常检测模型。
作为本发明的一种优选技术方案：还包括步骤F如下，执行完步骤E之后进入步骤F；
步骤F.应用兰德指数算法和轮廓系数算法，针对数据异常检测模型进行评估。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤B中，针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行数据清洗、数据标准化、数据归一化操作，实现对特征集合的预处理，然后进入步骤C；
其中，数据清洗，用于对特征集合中各识别指纹特征进行分析，找出各识别指纹特征中缺失的数据，对其进行数据填充，并将缺失数据占比大于预设比例阈值的识别指纹特征删除，由此实现对特征集合的更新；
数据标准化，用于对特征集合中各识别指纹特征进行标准化处理，获得各识别指纹特征之间的统一格式，实现对特征集合的更新；
数据归一化，用于针对特征集合中各识别指纹特征，应用Logistic函数方法进行归一化处理，实现对特征集合的更新。
作为本发明的一种优选技术方案：步骤C.针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行特征删除、特征选择、特征衍生操作，实现对特征集合的筛选，然后进入步骤D；
特征删除，用于应用方差扩大因子方法，针对特征集合中的各识别指纹特征进行判断，删除其中方差扩大因子超出预设阈值范围的识别指纹特征，实现对特征集合的筛选；
特征选择，用于应用皮埃尔逊相关系数方法，针对特征集合中的各识别指纹特征进行处理，获得其中相关性大于预设相关阈值的各个识别指纹特征，并用该各个识别指纹特征替换特征集合中的全部识别指纹特征，实现对特征集合的筛选；
特征衍生，针对特征集合中各识别指纹特征的一级特诊，衍生获得所对应的二级特征，作为各个识别指纹特征，加入特征集合中，实现对特征集合的筛选。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤D中，采用特征集合，针对I-K-means算法，按如下步骤进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；
步骤D1.针对特征集合M中的各个识别指纹特征，任意选择预设数量的识别指纹特征作为各个聚类中心，并针对其余各个识别指纹特征基于各聚类中心进行聚类划分，获得各个聚类，然后进入步骤D2；
步骤D2.分别针对各个聚类，获得聚类的新聚类中心，并计算获得聚类的平均聚类半径，接着将该聚类中超出平均聚类半径的各识别指纹特征，作为各个异常识别指纹特征，归入异常候选特征集合N，然后获得特征集合M与异常候选特征集合N的交集，用该交集针对特征集合M进行更新，并进入步骤D3；
步骤D3.判断特征集合M是否收敛，是获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；否则返回步骤D1。
本发明所述一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
本发明所设计基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，考虑到单一特征分析结果的片面性和不足，在对平台业务数据的分析中，引入了皮尔逊相关系数和方差扩大因子来对不同特征进行特征提取，提取出合适的特征数据进入聚类模型，对提升模型准确率有很大的提升；并且针对聚类模型，选用K-means算法的改进算法I-K-means算法模型，由于设计的主要目的是做异常处理，所以该算法不用将聚类进行到底再找异常，相比较于其它原始算法速度较快；综上基于机器学习建立的模型具有自学习、自演化的特性，可以适应复杂多变的网络环境，能够检测出未知异常，满足实时准确的需求。
附图说明
图1是本发明设计基于机器学习的数据异常监测模型构建方法的架构示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
在网络安全问题日益突出的今天，及时并有效的发现网络异常通信行为显得尤为重要，本专利提出的基于机器学习的数据通信异常检测模型，通过对重点工业互联网应用场景中的工业互联网设备、云平台、工业APP的通信规律展开研究，提取通信流量识别指纹特征；对原始数据中的无效和异常数据进行清洗过滤，对信息缺失数据进行补充和标记。然后对处理过的数据通过特征工程进行特征提取，选择合适特征用I-K-means进行模型训练，对模型进行评估，从而确定模型的参数。通过采集大量的重点工业互联网应用场景中的工业互联网设备、云平台、工业APP的通信流量，基于模型构建模块训练确立的模型，对异常通信行为进行检测，并对可能出现异常通信行为进行告警。
实际应用中，本发明所设计一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，如题1所示，具体包括如下步骤。
步骤A.对重点工业互联网应用场景中的工业互联网设备、云平台、工业APP的通信规律展开研究，提取目标应用在目标历史时间段内通信流量所对应的各识别指纹特征，构建特征集合，然后进入步骤B。
步骤B.针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行数据清洗、数据标准化、数据归一化操作，实现对特征集合的预处理，然后进入步骤C；
其中，数据清洗，用于对特征集合中各识别指纹特征进行分析，找出各识别指纹特征中缺失的数据，对其进行数据填充，并将缺失数据占比大于预设比例阈值的识别指纹特征删除，由此实现对特征集合的更新。
数据标准化，用于对特征集合中各识别指纹特征进行标准化处理，获得各识别指纹特征之间的统一格式，例如通信报文特征中有文字用Word2vec对其进行向量化，将数据格式统一变成统一格式，使得数据的格式类型变成统一的数据格式；由此实现对特征集合的更新。
数据归一化，用于针对特征集合中各识别指纹特征，应用Logistic函数方法进行归一化处理，使得所有特征的数据范围都压缩在0-1之间，以保证数据不会因为特征的值而影响模型的权重，由此实现对特征集合的更新。
步骤C.针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行特征删除、特征选择、特征衍生操作，实现对特征集合的筛选，然后进入步骤D；
特征删除，用于应用方差扩大因子方法(Variance Inflation Factor)：
Figure BSA0000194236220000041
获得各识别指纹特征分别所对应的VIF，针对特征集合中的各识别指纹特征进行判断，删除其中方差扩大因子超出预设阈值范围的识别指纹特征，实现对特征集合的筛选。其中，例如识别指纹特征特征“通信报文报头长度”，如果0＜VIF＜10，则为正常数据，如果VIF＞10，则该识别指纹特征的共线性就比较严重，需要将该特征删除。
特征选择，用于应用皮埃尔逊相关系数方法(Pearson correlationCoefficient)，按如下公式：
Figure BSA0000194236220000042
针对特征集合中的各识别指纹特征进行处理，获得其中相关性大于预设相关阈值的各个识别指纹特征，并用该各个识别指纹特征替换特征集合中的全部识别指纹特征，实现对特征集合的筛选。
特征衍生，针对特征集合中各识别指纹特征的一级特诊，衍生获得所对应的二级特征，作为各个识别指纹特征，加入特征集合中，实现对特征集合的筛选。
步骤D.采用特征集合，针对I-K-means算法，按如下步骤进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型，然后进入步骤E。
步骤D1.针对特征集合M中的各个识别指纹特征，任意选择预设数量的识别指纹特征作为各个聚类中心，并针对其余各个识别指纹特征基于各聚类中心进行聚类划分，获得各个聚类，然后进入步骤D2。
步骤D2.分别针对各个聚类，获得聚类的新聚类中心，并计算获得聚类的平均聚类半径，接着将该聚类中超出平均聚类半径的各识别指纹特征，作为各个异常识别指纹特征，归入异常候选特征集合N，然后获得特征集合M与异常候选特征集合N的交集，用该交集针对特征集合M进行更新，并进入步骤D3。
步骤D3.判断特征集合M是否收敛，是获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；否则返回步骤D1。
步骤E.针对目标应用所对应的数据异常检测模型，应用交叉验证法或网格搜索法，进行参数调整，更新数据异常检测模型，然后进入步骤F。
步骤F.应用兰德指数算法(Adjusted rand index)和轮廓系数算法(SilhouetteCoefficient)，针对数据异常检测模型进行评估。
其中，兰德指数算法(Adjusted rand index)中：
Figure BSA0000194236220000051
Figure BSA0000194236220000052
RI中C是类别信息，a表示在C与K中都是同类别的元素对数，b表示在C与K中都是不同类别的元素对数ARI中取值范围为[-1，1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合。从广义的角度来讲，ARI衡量的是两个数据分布的吻合程度。
Figure BSA0000194236220000053
上述轮廓系数算法(Silhouette Coefficient)中，对于单个样本，设a是与它同类别中其他样本的平均距离，b是与它距离最近不同类别中样本的平均距离，对于一个样本集合，它的轮廓系数是所有样本轮廓系数的平均值。SS的取值范围是[-1，1]，同类别样本距离越相近不同类别样本距离越远，分数越高。
经过上述步骤A至步骤F获得目标应用所对应的数据异常检测模型后，通过采集大量的重点工业互联网应用场景中的工业互联网设备、云平台、工业APP的通信流量，基于模型构建模块训练确立的模型，对异常通信行为进行检测，并对可能出现异常通信行为进行告警。
上述技术方案所设计基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，考虑到单一特征分析结果的片面性和不足，在对平台业务数据的分析中，引入了皮尔逊相关系数和方差扩大因子来对不同特征进行特征提取，提取出合适的特征数据进入聚类模型，对提升模型准确率有很大的提升；并且针对聚类模型，选用K-means算法的改进算法I-K-means算法模型，由于设计的主要目的是做异常处理，所以该算法不用将聚类进行到底再找异常，相比较于其它原始算法速度较快；综上基于机器学习建立的模型具有自学习、自演化的特性，可以适应复杂多变的网络环境，能够检测出未知异常，满足实时准确的需求。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (6)

1.一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，用于获得工业互联网中目标应用所对应的数据异常监测模型，包括如下步骤：
步骤A.提取目标应用在目标历史时间段内通信流量所对应的各识别指纹特征，构建特征集合，然后进入步骤B；
步骤B.针对特征集合中的各识别指纹特征进行预处理，更新特征集合，然后进入步骤C；
步骤C.针对特征集合中的各识别指纹特征进行筛选，更新特征集合，然后进入步骤D；
步骤D.采用特征集合，针对预设指定聚类模型进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型。
2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，其特征在于：还包括步骤E如下，执行完步骤D之后进入步骤E；
步骤E.针对目标应用所对应的数据异常检测模型，应用交叉验证法或网格搜索法，进行参数调整，更新数据异常检测模型。
3.根据权利要求2所述一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，其特征在于：还包括步骤F如下，执行完步骤E之后进入步骤F；
步骤F.应用兰德指数算法和轮廓系数算法，针对数据异常检测模型进行评估。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，其特征在于：所述步骤B中，针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行数据清洗、数据标准化、数据归一化操作，实现对特征集合的预处理，然后进入步骤C；
其中，数据清洗，用于对特征集合中各识别指纹特征进行分析，找出各识别指纹特征中缺失的数据，对其进行数据填充，并将缺失数据占比大于预设比例阈值的识别指纹特征删除，由此实现对特征集合的更新；
数据标准化，用于对特征集合中各识别指纹特征进行标准化处理，获得各识别指纹特征之间的统一格式，实现对特征集合的更新；
数据归一化，用于针对特征集合中各识别指纹特征，应用Logistic函数方法进行归一化处理，实现对特征集合的更新。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，其特征在于：步骤C.针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行特征删除、特征选择、特征衍生操作，实现对特征集合的筛选，然后进入步骤D；
特征删除，用于应用方差扩大因子方法，针对特征集合中的各识别指纹特征进行判断，删除其中方差扩大因子超出预设阈值范围的识别指纹特征，实现对特征集合的筛选；
特征选择，用于应用皮埃尔逊相关系数方法，针对特征集合中的各识别指纹特征进行处理，获得其中相关性大于预设相关阈值的各个识别指纹特征，并用该各个识别指纹特征替换特征集合中的全部识别指纹特征，实现对特征集合的筛选；
特征衍生，针对特征集合中各识别指纹特征的一级特诊，衍生获得所对应的二级特征，作为各个识别指纹特征，加入特征集合中，实现对特征集合的筛选。
6.根据权利要求1至3中任意一项所述一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，其特征在，所述步骤D中，采用特征集合，针对I-K-means算法，按如下步骤进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；
步骤D1.针对特征集合M中的各个识别指纹特征，任意选择预设数量的识别指纹特征作为各个聚类中心，并针对其余各个识别指纹特征基于各聚类中心进行聚类划分，获得各个聚类，然后进入步骤D2；
步骤D2.分别针对各个聚类，获得聚类的新聚类中心，并计算获得聚类的平均聚类半径，接着将该聚类中超出平均聚类半径的各识别指纹特征，作为各个异常识别指纹特征，归入异常候选特征集合N，然后获得特征集合M与异常候选特征集合N的交集，用该交集针对特征集合M进行更新，并进入步骤D3；
步骤D3.判断特征集合M是否收敛，是获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；否则返回步骤D1。
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