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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种数据异常检测方法及装置，该方法包括获取当前时刻的原始运维数据；原始运维数据包括多个运维指标的数据，将原始运维数据输入至异常检测模型，得到原始运维数据对应的重构数据；异常检测模型是根据历史的正常运维数据对VAE‑GAN模型进行训练得到的，然后，计算原始运维数据对应的重构数据与原始运维数据之间的重构误差；根据重构误差，确定原始运维数据中的异常指标。如此，可以实现采用一个模型对多维运维指标进行检测，实时地识别出原始运维数据中的异常指标，从而可以避免仅根据某一维度指标异常而判断为应用实例异常的问题，进而可以提高对应用实例的原始运维数据异常检测的准确性。
主权项：1.一种数据异常检测方法，其特征在于，包括：获取当前时刻的原始运维数据；所述原始运维数据包括多个运维指标的数据；将所述原始运维数据输入至异常检测模型，得到所述原始运维数据对应的重构数据；所述异常检测模型是将离线的历史运维数据作为输入构建VAE-GAN模型，以VAE-GAN模型的损失函数最小值为优化目标对所述VAE-GAN模型进行无监督训练得到的；其中，所述VAE-GAN模型包括VAE网络和GAN网络，所述VAE网络包括编码器和解码器，所述编码器用于输出变分分布所述解码器用于输出后验概率分布pθz|x；所述GAN网络用于约束所述编码器输出的变分分布与后验概率分布pθz|x之间的KL散度最小，以及用于约束所述解码器输出的重构数据与历史运维数据之间的重构误差最小；计算所述原始运维数据对应的重构数据与所述原始运维数据之间的重构误差；根据所述重构误差，确定所述原始运维数据中的异常指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 一种数据异常检测方法及装置
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