CN112202630A - 一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置，其中，该方法包括：数据获取及预处理；使用受限玻尔兹曼机建模；根据目标的异常数据比例确定判定阈值；计算测试数据，通过阈值判断异常。该方法及装置通过受限玻尔兹曼机的计算能够找出多特征网络数据的正常分布范围，同时通过加权欧氏距离的计算可以找出异常样本，又可以根据实际数据情况调整不同特征的权重从而改变对于异常数据的筛选判断；对于没有标签样本的数据，可以有效的检测出网络质量异常的数据，且准确性较高。

Description

一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置
技术领域
本发明涉及网络异常检测领域，尤其是一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置。
背景技术
网络性能数据通常数据量较大且难以全部给出网络质量是否异常的标签，故网络性能数据属于无标签数据。现有技术方案中，对于网络异常检测采用的比较常用的方法是使用某一采集装置获取到某一性能数据，通过判断该性能指标是否超过阈值或性能指标是否在一定时间内发生突变来判断网络是否异常，部分采用无监督进行网络质量异常判断方法的建模较为简单，准确性无法得到较好的保证。
发明内容
为克服常用的网络异常检测方法存在的上述问题，本发明提供一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置。
为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：
在本发明一实施例中，提出了一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法，该方法包括：
步骤一，数据获取及预处理
通过数据采集系统获取到用于判断网络质量是否异常的多指标性能数据；对异常数据进行清洗；所有的指标进行归一化处理,得到处理后的指标数据；根据不同指标数据确定不同指标的权重；
步骤二，使用受限玻尔兹曼机建模
步骤三，根据目标的异常数据比例确定判定阈值
建模完成后，将训练数据重新带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到关于训练数据的重构数据；计算所有数据的加权欧式距离后，根据设定的异常数据的比例来确定异常判断的阈值；
步骤四，计算测试数据，通过阈值判断异常
将测试数据带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到重构数据，计算重构数据和原测试数据的加权欧式距离，对于加权欧式距离过大，即超过步骤三中的阈值的样本，判断其为异常数据。
进一步地，步骤一中多指标性能数据至少包括以下内容的任意一项或任意项组合：
网络测速数据、宽带用户光衰数据以及pon口流量利用率数据。
进一步地，步骤一中对异常数据进行清洗，包括：
对于有缺失值的数据和连续值数据，选取平均值进行填充；对于离散值数据，选取众数进行填充；对于数据存在明显异常值的情况，将该数据进行删除处理。
进一步地，步骤一中归一化处理采用min-max标准化方法。
更进一步地，归一化处理公式为：
Figure BDA0002685179700000021
式中，x是单指标的原始值，min是该单指标在所有数据集中的最小值，max是该单指标在所有数据集中的最大值，x*是该单指标归一化处理后得到的值。
进一步地，步骤一中根据不同指标数据确定不同指标的权重，包括：
对于每一条单一的指标数据，一个尺度单位设为该指标数据分布的方差值的倒数；
通过统一除以权重中最小值的数来实现所有权重统一数值范围，此时权重最小的指标权重为1，其余指标权重均大于等于1；
若需要根据先验经验改变各指标的权重，则人工定义各指标先验经验的权重，将定义好的先验经验权重与权重指标相乘，得到新的权重指标。
进一步地，步骤三中加权欧氏距离的计算公式为：
Figure BDA0002685179700000031
式中，xi是第i个归一化处理后的原性能指标数据，yi是第i个经过模型重构后的性能指标数据，wi是步骤一计算得到的权重。
在本发明一实施例中，还提出了一种基于无监督模型的网路质量异常检测装置，该装置包括：
数据获取及预处理模块，用于通过数据采集系统获取到用于判断网络质量是否异常的多指标性能数据，对异常数据进行清洗，所有的指标进行归一化处理,得到处理后的指标数据，根据不同指标数据确定不同指标的权重；
建模模块，用于使用受限玻尔兹曼机建模；
阈值确定判定模块，用于建模完成后，将训练数据重新带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到关于训练数据的重构数据，计算所有数据的加权欧式距离后，根据设定的异常数据的比例来确定异常判断的阈值；
异常数据判断模块，用于将测试数据带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到重构数据，计算重构数据和原测试数据的加权欧式距离，对于加权欧式距离过大，即超过阈值确定判定模块中的阈值的样本，判断其为异常数据。
有益效果：
本发明提出的基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置通过受限玻尔兹曼机的计算能够找出多特征网络数据的正常分布范围，同时通过加权欧氏距离的计算可以找出异常样本，又可以根据实际数据情况调整不同特征的权重从而改变对于异常数据的筛选判断；对于没有标签样本的数据，可以有效的检测出网络质量异常的数据，且准确性较高。
附图说明
图1是本发明一实施例的基于无监督模型的网路质量异常检测方法流程示意图；
图2是本发明一实施例的基于无监督模型的网路质量异常检测装置结构示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神，应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
根据本发明的实施方式，提出了一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置，通过受限玻尔兹曼机的计算能够找出多特征网络数据的正常分布范围，同时通过加权欧氏距离的计算可以找出异常样本，又可以根据实际数据情况调整不同特征的权重从而改变对于异常数据的筛选判断。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
图1是本发明一实施例的基于无监督模型的网路质量异常检测方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤一，数据获取及预处理
通过数据采集系统获取到用于判断网络质量是否异常的多指标性能数据，包括网络测速数据、宽带用户光衰数据以及pon口流量利用率数据等，性能指标数据在不同使用场景中可选取不同的指标；
对异常数据进行清洗，对于有缺失值的数据和连续值数据，选取平均值进行填充；对于离散值数据，选取众数进行填充；对于数据存在明显异常值的情况，将该数据进行删除处理；
所有的指标进行归一化处理,得到处理后的指标数据，其中：
归一化处理方式：min-max标准化；
归一化处理公式为：
Figure BDA0002685179700000061
式中，x是单指标的原始值，min是该单指标在所有数据集中的最小值，max是该单指标在所有数据集中的最大值，x*是该单指标归一化处理后得到的值；
根据不同指标数据确定不同指标的权重，包括：
对于每一条单一的指标数据，一个尺度单位设为该指标数据分布的方差值的倒数；
通过统一除以权重中最小值的数来实现所有权重统一数值范围，此时权重最小的指标权重为1，其余指标权重均大于等于1；
若需要根据先验经验改变各指标的权重，则人工定义各指标先验经验的权重，将定义好的先验经验权重与权重指标相乘，得到新的权重指标。
步骤二，使用受限玻尔兹曼机建模
受限玻尔兹曼机是一种通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络，通过模型训练计算出隐层的权重来表达单元之间的相关性，模型对于给出的数据根据隐层值进行重构，重构值与数据值越接近则说明数据越正常，反之则说明数据异常；
受限玻尔兹曼机具有强大的无监督学习能力，通过隐藏层和可见层之间的单元连接能够学习数据中复杂的规则，适合用于分类任务，这与无标签的网络质量数据的异常检测场景十分吻合，并且受限玻尔兹曼机在一些有大量无标签数据的分类任务中已经取得了良好的效果，这也是我们在网络异常检测中选择受限玻尔兹曼机的原因之一。
步骤三，根据目标的异常数据比例确定判定阈值
建模完成后，将训练数据重新带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到关于训练数据的重构数据,重构出的数据是模型认为的现有数据应当遵循的分布，若现有数据与重构数据差别过大，说明现有数据更可能是异常数据；阈值的确定方式是通过计算加权欧氏距离来确定，权重的确定基于上述步骤一中的计算不同指标权重的方式；计算所有数据的加权欧式距离后，根据设定的异常数据的比例(默认设定10％的数据为异常)来确定异常判断的阈值，其中：
加权欧氏距离的计算公式为：
Figure BDA0002685179700000071
式中，xi是第i个归一化处理后的原性能指标数据，yi是第i个经过模型重构后的性能指标数据，wi是步骤一计算得到的权重。
步骤四，计算测试数据，通过阈值判断异常
将测试数据带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到重构数据，计算重构数据和原测试数据的加权欧式距离，对于加权欧式距离过大，即超过步骤三中的阈值的样本，判断其为异常数据。
需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
为了对上述基于无监督模型的网路质量异常检测方法进行更为清楚的解释，下面结合一个具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本发明，并不构成对本发明不当的限定。
下面以一个具体实施操作的结果为例，实现网路质量异常检测，具体如下：
我们通过数据采集获取到过去一个月的网络性能数据，数据指标包括网络测速数据，宽带用户光衰数据，pon口流量利用率数据等，按照上述方法进行建模，得到无监督的网络异常检测模型，然后我们以新的一天的数据进行测试验证：
测试数据共有3773156条，其中模型预测判断出的网络质量异常的数据为498935条；
我们将测试结果与测试数据中部分通过人工标记了网络异常标签的数据进行比较，得到测试结果准确率：97.95％，召回率：92.88％，精确率：91.49％，可以看出检测的准确性较高。
基于同一发明构思，本发明还提出一种基于无监督模型的网路质量异常检测装置。该装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图2是本发明一实施例的基于无监督模型的网路质量异常检测装置结构示意图。如图2所示，该装置包括：
数据获取及预处理模块101，用于通过数据采集系统获取到用于判断网络质量是否异常的多指标性能数据，对异常数据进行清洗，所有的指标进行归一化处理,得到处理后的指标数据，根据不同指标数据确定不同指标的权重；
建模模块102，用于使用受限玻尔兹曼机建模；
阈值确定判定模块103，用于建模完成后，将训练数据重新带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到关于训练数据的重构数据，计算所有数据的加权欧式距离后，根据设定的异常数据的比例来确定异常判断的阈值；
异常数据判断模块104，用于将测试数据带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到重构数据，计算重构数据和原测试数据的加权欧式距离，对于加权欧式距离过大，即超过阈值确定判定模块中的阈值的样本，判断其为异常数据。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了基于无监督模型的网路质量异常检测装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
本发明提出的基于无监督模型的网路质量异常检测方法及装置通过受限玻尔兹曼机的计算能够找出多特征网络数据的正常分布范围，同时通过加权欧氏距离的计算可以找出异常样本，又可以根据实际数据情况调整不同特征的权重从而改变对于异常数据的筛选判断。本发明对于没有标签样本的数据，可以有效的检测出网络质量异常的数据，且准确性较高。
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包含的各种修改和等同布置。
对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一，数据获取及预处理
通过数据采集系统获取到用于判断网络质量是否异常的多指标性能数据；对异常数据进行清洗；所有的指标进行归一化处理,得到处理后的指标数据；根据不同指标数据确定不同指标的权重；
步骤二，使用受限玻尔兹曼机建模
步骤三，根据目标的异常数据比例确定判定阈值
建模完成后，将训练数据重新带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到关于训练数据的重构数据；计算所有数据的加权欧式距离后，根据设定的异常数据的比例来确定异常判断的阈值；
步骤四，计算测试数据，通过阈值判断异常
将测试数据带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到重构数据，计算重构数据和原测试数据的加权欧式距离，对于加权欧式距离过大，即超过步骤三中的阈值的样本，判断其为异常数据。
2.根据权利要求1所述的基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，所述步骤一中多指标性能数据至少包括以下内容的任意一项或任意项组合：
网络测速数据、宽带用户光衰数据以及pon口流量利用率数据。
3.根据权利要求1所述的基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，所述步骤一中对异常数据进行清洗，包括：
对于有缺失值的数据和连续值数据，选取平均值进行填充；对于离散值数据，选取众数进行填充；对于数据存在明显异常值的情况，将该数据进行删除处理。
4.根据权利要求1所述的基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，所述步骤一中归一化处理采用min-max标准化方法。
5.根据权利要求4所述的基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，所述归一化处理公式为：
Figure FDA0002685179690000021
式中，x是单指标的原始值，min是该单指标在所有数据集中的最小值，max是该单指标在所有数据集中的最大值，x*是该单指标归一化处理后得到的值。
6.根据权利要求1所述的基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，所述步骤一中根据不同指标数据确定不同指标的权重，包括：
对于每一条单一的指标数据，一个尺度单位设为该指标数据分布的方差值的倒数；
通过统一除以权重中最小值的数来实现所有权重统一数值范围，此时权重最小的指标权重为1，其余指标权重均大于等于1；
若需要根据先验经验改变各指标的权重，则人工定义各指标先验经验的权重，将定义好的先验经验权重与权重指标相乘，得到新的权重指标。
7.根据权利要求1所述的基于无监督模型的网路质量异常检测方法，其特征在于，所述步骤三中加权欧氏距离的计算公式为：
Figure FDA0002685179690000031
式中，xi是第i个归一化处理后的原性能指标数据，yi是第i个经过模型重构后的性能指标数据，wi是步骤一计算得到的权重。
8.一种基于无监督模型的网路质量异常检测装置，其特征在于，该装置包括：
数据获取及预处理模块，用于通过数据采集系统获取到用于判断网络质量是否异常的多指标性能数据，对异常数据进行清洗，所有的指标进行归一化处理,得到处理后的指标数据，根据不同指标数据确定不同指标的权重；
建模模块，用于使用受限玻尔兹曼机建模；
阈值确定判定模块，用于建模完成后，将训练数据重新带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到关于训练数据的重构数据，计算所有数据的加权欧式距离后，根据设定的异常数据的比例来确定异常判断的阈值；
异常数据判断模块，用于将测试数据带入受限玻尔兹曼机模型计算，得到重构数据，计算重构数据和原测试数据的加权欧式距离，对于加权欧式距离过大，即超过阈值确定判定模块中的阈值的样本，判断其为异常数据。
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