【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于联合AR模型的病毒态势异常检测方法，其特征在于，包括：针对网络流量数据生成大小为N+1的时间窗，并利用自回归模型，基于前N个时刻的网络流量数据得到第N+1时刻的网络流量数据的预测值；基于所述第N+1时刻的网络流量数据的预测值与第N+1时刻的网络流量数据的真实值之间的差距，得到第N+1时刻的网络流量数据的异常统计量，以???????????????????????????????????????????????表示；对检测到的病毒传播事件按照预设的方式进行分类，并且将所述病毒传播事件用数值序列表示；针对所述分类中的各类别下的所有病毒传播事件的数值序列生成大小为N+1的时间窗，并利用自回归模型，基于前N个时刻的数值序列的值得到第N+1时刻的数值序列的预测值；基于所述第N+1时刻的数值序列的预测值与第N+1时刻的数值序列的真实值之间的差距，得到第N+1时刻的病毒传播事件的异常统计量，以表示；所述tag为取自于所述分类中的各类别下的病毒传播事件的标识；计算病毒传播事件的总异常统计量，以表示，方法为，并判断所述是否大于预设阈值，若是，则出现病毒态势异常，否则没有出现病毒态势异常；所述是指...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：于佳华，孙晋超，
申请(专利权)人：北京安天电子设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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