一种基于张量模型的在线网络流量异常检测方法及系统

摘要

本发明公开一种基于张量模型的在线网络流量异常检测方法及系统，该方法包括：根据三维张量模型对采集的数据建模；通过一个固定窗口获得当前时刻数据矩阵；通过历史张量数据矩阵对当前时刻数据矩阵进行迭代训练，将当前张量数据分解为三个因子矩阵并更新，从而获得当前时刻数据中的正常数据；根据当前时刻数据矩阵与正常数据获得误差张量数据，通过非松弛方法进行异常检测获得异常数据；在当前时刻正常数据与前一时刻正常数据之差的绝对值小于异常数据的个数阈值时，停止上述迭代，并根据异常数据在误差张量数据中的位置输出异常张量数据。解决现有技术中难于表征多维数据和无法在线检测等问题，实现多维表征及在线检测。