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Methods and systems for statistical aberrant behavior detection of time-series data

机译:用于时间序列数据的统计异常行为检测的方法和系统

摘要

Methods and systems for detecting aberrant behavior in time-series observation data, such as non-existent domain data, are disclosed. The methods and systems analyze the time-series observation data to determine time-series prediction data. The time-series observation data and time-series prediction data are used to determine a threshold that is based on the standard deviation of deviation values between the time-series observation data and time-series prediction data. The threshold may be used to detect aberrant behavior in subsequently obtained time-series observation data.
机译:公开了用于检测时序观察数据(例如不存在的域数据)中的异常行为的方法和系统。所述方法和系统分析时间序列观察数据以确定时间序列预测数据。时序观察数据和时序预测数据用于确定阈值,该阈值基于时序观察数据和时序预测数据之间的偏差值的标准偏差。该阈值可用于检测随后获得的时间序列观察数据中的异常行为。

著录项

  • 公开/公告号US9300684B2

    专利类型

  • 公开/公告日2016-03-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SYLVAIN LUISET;MATTHEW THOMAS;

    申请/专利号US201213491425

  • 发明设计人 MATTHEW THOMAS;SYLVAIN LUISET;

    申请日2012-06-07

  • 分类号G06F17/18;H04L29/06;H04L29/12;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:28:49

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