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申请/专利权人：中国铁塔股份有限公司

摘要：本公开实施例提供了一种告警数据的压缩方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待压缩告警数据的第一特征；根据待压缩告警数据的第一特征，以及预先创建的第一告警筛选列表，确定待压缩告警数据对应的目标告警组；第一告警筛选列表包括第一历史告警数据的第一特征，与第一告警组的对应关系；第一告警组是根据第一历史告警数据的第一特征，对第一历史告警数据进行分组后得到的；根据预先训练的孪生神经网络，获取待压缩告警数据的第二特征，与目标告警组中的任一历史告警数据的第二特征的相似度；第一特征与第二特征不同；根据相似度，对待压缩告警数据进行压缩。

主权项：1.一种告警数据的压缩方法，其特征在于，所述方法包括：获取待压缩告警数据的第一特征；根据所述待压缩告警数据的第一特征，以及预先创建的第一告警筛选列表，确定所述待压缩告警数据对应的目标告警组；所述第一告警筛选列表包括第一历史告警数据的第一特征，与第一告警组的对应关系；所述第一告警组是根据所述第一历史告警数据的第一特征，对所述第一历史告警数据进行分组后得到的；根据预先训练的孪生神经网络，获取所述待压缩告警数据的第二特征，与所述目标告警组中的任一历史告警数据的第二特征的相似度；所述第一特征与所述第二特征不同；根据所述相似度，对所述待压缩告警数据进行压缩；所述预先训练的孪生神经网络的训练过程包括以下步骤：获取第二历史告警数据；根据所述第二历史告警数据的第一特征，对所述第二历史告警数据进行分组，得到任一所述第二历史告警数据对应的第二告警组；将同一个所述第二告警组中的任两个第二历史告警数据的第二特征，以及所述任两个第二历史告警数据的攻击目标的相似度，作为训练样本，对构建的孪生神经网络进行训练，得到所述预先训练的孪生神经网络；所述孪生神经网络包括两个用于特征变换的多层感知机，以及一个用于回归计算的回归输出网络，所述将同一个所述第二告警组中的任两个第二历史告警数据的第二特征，以及所述任两个第二历史告警数据的攻击目标的相似度，作为训练样本，对构建的孪生神经网络进行训练，包括：通过所述孪生神经网络的两个多层感知机，分别对同一个所述第二告警组中的任两个第二历史告警数据的第二特征进行特征变换，得到第一变换特征，和第二变换特征；获取所述第一变换特征和所述第二变换特征的差值的绝对值；通过所述孪生神经网络的回归输出网络，对所述差值的绝对值进行回归计算，得到回归计算值；根据所述回归计算值，与所述任两个第二历史告警数据的攻击目标的相似度的差值，来对所述孪生神经网络进行训练；所述第一告警组包括至少一个告警类，同一个第一告警组中属于不同告警类的第一历史告警数据的第二特征不同；所述根据所述相似度，对所述待压缩告警数据进行压缩，包括：当所述相似度中的最大相似度值，大于预设相似度阈值时，将所述待压缩告警数据确定为所述目标告警组中的告警数据，以及将所述最大相似度值对应的第一历史告警数据所属的告警类，确定为所述待压缩告警数据所属的告警类；当所述相似度中的最大相似度值，不大于所述预设相似度阈值时，将所述待压缩告警数据确定为所述目标告警组中的告警数据，根据所述待压缩告警数据的第二特征，在所述目标告警组中确定新的告警类，并将所述新的告警类确定为所述待压缩告警数据所属的告警类。

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