一种异常检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供了一种异常检测方法和装置，涉及数据处理技术领域，解决了如何监测银行系统在办理不同银行业务时是否存在遗漏或者误报的问题。该方法包括，获取预设时间段内的第一交易笔数序列；根据第一交易笔数序列，确定第一交易笔数序列矩阵；根据变分自编码异常检测模型和第一交易笔数序列矩阵，确定第二交易笔数序列矩阵；根据相似度函数、第一交易笔数序列矩阵和第二交易笔数序列矩阵，确定每一时刻的相似度；根据相似度，确定满足预设条件时，则预设时间段存在异常。

An anomaly detection method and device

The embodiment of the invention provides an anomaly detection method and device, which relates to the technical field of data processing, and solves the problem of how to monitor whether the banking system has omissions or false alarms when handling different banking businesses. The method includes: obtaining the first transaction number sequence in the preset time period; determining the first transaction number sequence matrix according to the first transaction number sequence; determining the second transaction number sequence matrix according to the variational self coding anomaly detection model and the first transaction number sequence matrix; determining the second transaction number sequence matrix according to the similarity function, the first transaction number sequence matrix and the second transaction number sequence matrix, Determine the similarity of each time; according to the similarity, when the pre-set conditions are met, the pre-set time period is abnormal.

【技术实现步骤摘要】
一种异常检测方法和装置
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种异常检测方法和装置。
技术介绍
银行系统要求7*24小时不间断运行，后台产品众多，完全通过人工监控几乎是不可能的，因此非常有必要使用机器学习和数据挖掘技术进行自动化监测并预警。传统监控方式是系统级监控，比如将交易失败率的阈值设置在5％或者是10％，属于统一规则设置；随着银行业务的扩展，不同业务的曲线也有截然不同的特征，容易产生遗漏或者误报。由上述方案可知，如何监测银行系统在办理不同银行业务时是否存在遗漏或者误报成为了一个亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种异常检测方法和装置，解决了如何监测银行系统在办理不同银行业务时是否存在遗漏或者误报的问题。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：第一方面，本专利技术的实施例提供一种异常检测方法，包括：获取预设时间段内的第一交易笔数序列；其中，第一交易笔数序列包括至少一笔交易数，每个交易数对应一个时刻；根据第一交易笔数序列，确定第一交易笔数序列矩阵；根据变分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：/n获取预设时间段内的第一交易笔数序列；其中，所述第一交易笔数序列包括至少一笔交易数，每个交易数对应一个时刻；/n根据所述第一交易笔数序列，确定第一交易笔数序列矩阵；/n根据变分自编码异常检测模型和所述第一交易笔数序列矩阵，确定第二交易笔数序列矩阵；其中，所述变分自编码异常检测模型用于根据原始数据的分布，生成与所述原始数据相似的数据；/n根据相似度函数、所述第一交易笔数序列矩阵和所述第二交易笔数序列矩阵，确定每一时刻的相似度；其中，所述相似度用于指示该时刻存在异常的概率，所述异常包括遗漏或者误报中的任一项；/n根据所述相似度，确定满足预设条件时，则所述预...

【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内的第一交易笔数序列；其中，所述第一交易笔数序列包括至少一笔交易数，每个交易数对应一个时刻；
根据所述第一交易笔数序列，确定第一交易笔数序列矩阵；
根据变分自编码异常检测模型和所述第一交易笔数序列矩阵，确定第二交易笔数序列矩阵；其中，所述变分自编码异常检测模型用于根据原始数据的分布，生成与所述原始数据相似的数据；
根据相似度函数、所述第一交易笔数序列矩阵和所述第二交易笔数序列矩阵，确定每一时刻的相似度；其中，所述相似度用于指示该时刻存在异常的概率，所述异常包括遗漏或者误报中的任一项；
根据所述相似度，确定满足预设条件时，则所述预设时间段存在异常。


2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，根据所述第一交易笔数序列，确定第一交易笔数序列矩阵，包括：
根据所述第一交易笔数序列，确定归一化后的第二交易笔数序列；
根据所述第二交易笔数序列，确定缺失数据填充后的第三交易笔数序列；
根据滑动窗口算法和所述第三交易笔数序列，确定第一交易笔数序列矩阵。


3.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，根据变分自编码异常检测模型和所述第一交易笔数序列矩阵，确定第二交易笔数序列矩阵，包括：
根据变分自编码异常检测模型和所述第一交易笔数序列矩阵，确定潜在特征向量；
根据变分自编码异常检测模型和所述潜在特征向量，确定第二交易笔数序列矩阵。


4.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述相似度函数包括余弦相似度；
根据相似度函数、所述第一交易笔数序列矩阵和所述第二交易笔数序列矩阵，确定每一时刻的相似度，包括：
根据所述第一交易笔数序列矩阵和所述第二交易笔数序列矩阵，确定每一时刻的余弦相似度；
根据所述相似度，确定满足预设条件时，则所述预设时间段存在异常，包括：
确定所述余弦相似度中的最大值小于预设阈值时，则所述预设时间段存在异常。


5.一种异常检测装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取预设时间段内的第一交易笔数序列；其中，所述第一交易笔数序列包括至少一笔交易数，每个交易数对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李昊，郑如意，刘宪伟，雷欣，郑友杰，王宏志，李东旭，李鹏飞，苏静宇，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11