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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及一种基于大模型的告警数据分析方法。首先，收集告警数据并转换为向量，并计算初始协方差矩阵。由于告警数据存在相似性，导致在进行主成分分析时提取到的特征向量相关性高，影响关键特征提取。因此，基于局部性特征，对初始协方差矩阵进行区域划分，识别出高保留度和低保留度区域块。针对低保留度区域块中的高重复、高稀疏性的元素值，通过计算去重复性得分，用于调整其元素值，得到更新值，从而降低其对后续降维过程的影响。最后，用更新后的协方差矩阵进行主成分降维，得到更能代表告警数据关键特征的降维结果，从而提高模型训练准确度。
主权项：1.一种基于大模型的告警数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取多条告警数据，且每条告警数据中包含多种类型的数据；对所有告警数据中的每种类型的数据进行向量转化，得到所有告警数据对应的初始协方差矩阵；对所述初始协方差矩阵进行区域划分，得到所有的初始区域块；对于任意一个初始区域块，分析该初始区域块中元素值之间的差异、随机性以及位置分布之间的关系，得到该初始区域块的保留特征值；根据所有初始区域块的保留特征值，区分低保留度区域块和高保留度区域块；确定每个低保留度区域块中每个元素值的邻域块；对于任意一个低保留度区域块中的任意一个元素值，根据该元素值对应的邻域块中的元素值之间的差异、以及对应邻域块中元素值之间的数值波动情况，得到该元素值的去重复性得分；根据该元素值的去重复性得分对该元素值进行调整，得到更新值；根据所有低保留度区域块中的各个元素值对应的更新值以及高保留度区域块中的元素值，得到更新协方差矩阵；对所述更新协方差矩阵进行主成分分析，得到降维结果进行模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于大模型的告警数据分析方法
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