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Anomaly detection and automated analysis using weighted directed graphs

机译:使用加权有向图进行异常检测和自动分析

摘要

A method includes receiving a data set. The data set includes a plurality of data subsets wherein each data subset is associated with one transaction in a fully or partially masked network. The method further includes processing each data subset according to a plurality of rules to generate a plurality of activation values and an output for the each data subset. The plurality of activation values and the output for the each data subset form an activation pattern for the each data subset. The method also includes generating a predictive model based on the activation patterns. The method further includes identifying a subset of transactions as outliers based on the predictive model.
机译:一种方法包括接收数据集。该数据集包括多个数据子集,其中每个数据子集与完全或部分掩蔽的网络中的一个事务相关联。该方法还包括根据多个规则处理每个数据子集,以生成多个激活值和每个数据子集的输出。多个激活值和每个数据子集的输出形成每个数据子集的激活模式。该方法还包括基于激活模式生成预测模型。该方法还包括基于预测模型将交易的子集识别为离群值。

著录项

  • 公开/公告号US10394631B2

    专利类型

  • 公开/公告日2019-08-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CALLIDUS SOFTWARE INC.;

    申请/专利号US201715708100

  • 发明设计人 NICK PENDAR;TERISON GREGORY;

    申请日2017-09-18

  • 分类号G06F11;G06N5/02;G06F11/34;G06F11/30;G06N5;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:14:45

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