馬浩軒 楊笑千 廖真 崔宸 張力丹

（中國(guó)核動(dòng)力研究設(shè)計(jì)院信網(wǎng)中心，四川 成都 610213）

時(shí)間序列數(shù)據(jù)，是將同一統(tǒng)計(jì)索引的一系列數(shù)字，按發(fā)生時(shí)間進(jìn)行排序從而生成的數(shù)列。異常檢測(cè)，就是通過建立模型，檢測(cè)數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)（又稱不一致點(diǎn)、污點(diǎn)）[1]。異常檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景極為廣泛，目前在金融、工業(yè)、軍事、機(jī)器人，物聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域，針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性有極其重要的地位與意義[2]。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

傳統(tǒng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法通常聚焦在一維場(chǎng)景下，Hawkins 等人利用三次指數(shù)平滑法來實(shí)現(xiàn)的異常檢測(cè)利用歷史數(shù)據(jù)中的不同特征來推測(cè)當(dāng)前數(shù)據(jù)值在商業(yè)領(lǐng)域十分有效[3]。Denkena 等人提出了針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的Skyline 項(xiàng)目包含了一組簡(jiǎn)單的檢測(cè)器和一個(gè)投票方案，以輸出最終的異常評(píng)分，在監(jiān)測(cè)高流量網(wǎng)站的實(shí)時(shí)異常方面卓有成效[4]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在時(shí)間序列數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方面具有一定優(yōu)勢(shì)，是對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)訓(xùn)練最常見的算法模型之一[5]。近年來，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），LSTM 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)因其在處理時(shí)序數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)而受到了廣泛的關(guān)注，同時(shí)LSTM 改進(jìn)了RNN 無法處理長(zhǎng)距離關(guān)聯(lián)性的缺點(diǎn)，因此有許多學(xué)者提出了基于LSTM 的異常檢測(cè)算法[6-7]。Numenta 公司提出了基于RNN 的層級(jí)實(shí)時(shí)記憶HTM 算法，并提出公開數(shù)據(jù)集NAB，在NAB 數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了HTM 算法的性能[8]。

2 異常檢測(cè)算法

2.1 基于曲線擬合的檢測(cè)算法

對(duì)于時(shí)間序列來說，t 時(shí)刻的數(shù)值對(duì)于t-1 時(shí)刻有很強(qiáng)的依賴性。針對(duì)最近時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)遵循某種趨勢(shì)的現(xiàn)象，可以使用曲線來匹配數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，當(dāng)新數(shù)據(jù)打破趨勢(shì)，曲線不平滑時(shí)，該點(diǎn)可以判定為一個(gè)疑似異常點(diǎn)。

現(xiàn)在比較常用曲線擬合方法有線性回歸、moving average等[9]。本文介紹EWMA 來擬合曲線，EWMA 的遞推公式是：

其中，a 是一個(gè)0-1 間的小數(shù)，稱為平滑因子，有時(shí)將EWMA(1)取值為先驗(yàn)數(shù)據(jù)的均值。a 越小時(shí)EWMA(1)的取值對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性影響越大。

2.2 基于同期數(shù)據(jù)的檢測(cè)算法

很多監(jiān)測(cè)項(xiàng)目都存在周期性，其中最為常見的周期為一天。考慮到監(jiān)測(cè)項(xiàng)的周期性，可以選擇監(jiān)測(cè)項(xiàng)最近n 天的數(shù)據(jù)。這樣可以得到檢測(cè)項(xiàng)在不同周期的n 個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行參考，記為xi，其中i=1,2,3,…,14。

首先考慮靜態(tài)閾值法判斷輸入是否異常（驟增驟減）。如果輸入小于最近n 天內(nèi)的最小值乘以閾值，則可以認(rèn)為該點(diǎn)是不一致點(diǎn)（驟減）；此外，如果大于過去n 天的最大值乘以閾值，則可以認(rèn)為該點(diǎn)是不一致點(diǎn)（驟增）。

基于同期數(shù)據(jù)的檢測(cè)算法是靜態(tài)閾值的取值，目前常用的方法是根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)得出，實(shí)際中如何給maxthreshold（最大閾值）和minthreshold（最小閾值）賦值是一個(gè)值得研究的課題，一種常見的思路是取先驗(yàn)數(shù)據(jù)的均值。

2.3 基于同期振幅的檢測(cè)算法

基于同期振幅的檢測(cè)方法是利用兩個(gè)趨勢(shì)圖“長(zhǎng)得差不多”的特點(diǎn)？如圖1 所示。

圖1 某流量示意圖

2.4 基于環(huán)比數(shù)據(jù)的檢測(cè)算法

我們還可以針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)最近時(shí)間窗口（T）內(nèi)的數(shù)據(jù)，利用它們遵循特定趨勢(shì)的事實(shí)來進(jìn)行異常檢測(cè)[10]。我們將T 設(shè)置為14，取監(jiān)測(cè)項(xiàng)（nowvalue）和14 個(gè)（記為i 點(diǎn)）先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，如果結(jié)果滿足設(shè)置的條件，將計(jì)數(shù)加1，如果計(jì)數(shù)超過設(shè)置的countnum，可以判斷這個(gè)監(jiān)測(cè)項(xiàng)存在異常。

上面的公式涉及到thresshold(動(dòng)態(tài)閾值)和countmum兩個(gè)參數(shù)，countmum可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)置，比如對(duì)異常比較敏感，可以設(shè)置countmum小一些；而如果對(duì)異常不敏感，可以將countmum設(shè)置的大一些。業(yè)界關(guān)于threshold 設(shè)置的方法有很多，公式(5)一種比較常用的閾值設(shè)置方法。

2.5 基于Ensemble 的檢測(cè)算法

基于Ensemble 的檢測(cè)算法是利用全部數(shù)據(jù)建立特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而檢測(cè)異常數(shù)據(jù)的算法，使用最廣泛的是建立二叉樹的iForest 算法[11]。

iForest 是由iTree 構(gòu)建而成的，首先介紹一下iTree。iTree是使用隨機(jī)二叉樹來進(jìn)行構(gòu)建，葉子節(jié)點(diǎn)沒有子節(jié)點(diǎn)，其他節(jié)點(diǎn)有左右兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集D，數(shù)據(jù)集中的所有的特征都是連續(xù)變量，iTree 的構(gòu)造如下：

輸入:全部數(shù)據(jù)集輸出:iTree在數(shù)據(jù)集D 中隨機(jī)選擇一個(gè)特征A；隨機(jī)選擇特征A 的一個(gè)可能取值value；根據(jù)特征A 以及值value 將數(shù)據(jù)集D 分為兩個(gè)子集,將特征A 的值小于value 的樣本歸入左子節(jié)點(diǎn),余下部分歸入右子節(jié)點(diǎn)；遞歸構(gòu)造左右子樹直至滿足以下的條件:a. 傳入的數(shù)據(jù)集只有一條記錄或多條相同記錄；b. 樹的高度達(dá)到了限定高度。End

2.6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法

當(dāng)前用于異常檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有很多，其中比較常見的有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）算法等，本文主要介紹長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法。

如圖2 所示，時(shí)間為t 的LSTM 網(wǎng)絡(luò)有三個(gè)輸入[15]：xt表示t 時(shí)間的輸入值、h(t-1)表示t-1 時(shí)間的輸出值、c(t-1)則為t-1時(shí)間網(wǎng)絡(luò)單元的狀態(tài)；同時(shí)它也存在兩個(gè)輸出：ht表示t 時(shí)間的輸出、ct為t 時(shí)間單元的狀態(tài)。

圖2 LSTM 示意圖

如圖3 所示，LSTM 使用了三個(gè)開關(guān)作為長(zhǎng)期記憶信息的控制器：

圖3 LSTM“門”開關(guān)

遺忘門（forget gate）：負(fù)責(zé)控制繼續(xù)保存長(zhǎng)期狀態(tài)c，它決定了上一時(shí)刻的單元狀態(tài)c(t-1)有多少保留到當(dāng)前時(shí)刻c(t)。

輸入門（input gate）：負(fù)責(zé)控制把即時(shí)狀態(tài)輸入到長(zhǎng)期狀態(tài)c，它決定了當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸入x(t)有多少保存到單元狀態(tài)c(t)。

輸出門（output gate）: 負(fù)責(zé)控制是否把長(zhǎng)期狀態(tài)c 作為當(dāng)前的LSTM 的輸出, 它決定了單元狀態(tài)c(t)有多少輸出到LSTM 的當(dāng)前輸出值h(t)。

遺忘門的計(jì)算如公式（6）所示：

其中，遺忘門Wf表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使用[h(t-1),xt]向量將t-1 時(shí)間的狀態(tài)和t 時(shí)間的輸入拼接起來，然后利用偏置項(xiàng)bf遺忘不相關(guān)的信息，σ 是激活函數(shù)。

3 應(yīng)用場(chǎng)景

3.1 面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的異常檢測(cè)

數(shù)據(jù)挖掘是從大量異構(gòu)數(shù)據(jù)中挖掘未知潛在信息和知識(shí)的過程，大數(shù)據(jù)的基本特征是數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)多樣性。海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中可能會(huì)存在一些數(shù)據(jù)對(duì)象，這些數(shù)據(jù)對(duì)象與普通數(shù)據(jù)的期望行為模式并不一致，被稱為異常值或者離群點(diǎn)。

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)多樣性的不斷增大，數(shù)據(jù)中異常值(或離群點(diǎn))個(gè)數(shù)也會(huì)不斷地增加，合理有效地處理和應(yīng)用這些異常值對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘具有重要的意義[13]。針對(duì)大數(shù)據(jù)中異常值或者離群點(diǎn)的識(shí)別和挖掘稱為異常檢測(cè)。雖然數(shù)據(jù)中的異常值是不尋常的，但是如果考慮的數(shù)據(jù)量多達(dá)數(shù)十億時(shí)，可能性為“千分之一”的異常值也可能是百萬級(jí)，在大數(shù)據(jù)挖掘過程中這些異常值是不能忽視的。因此，異常值檢測(cè)在大數(shù)據(jù)挖掘中，有著至關(guān)重要的作用。

3.2 面向工業(yè)應(yīng)用的異常檢測(cè)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和分析，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確高效地處理數(shù)據(jù)，助力制造業(yè)發(fā)展新征程[14]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅給工業(yè)控制系統(tǒng)帶來了便利，也帶來了一系列的安全問題。各種形式的入侵和攻擊層出不窮。開發(fā)符合行業(yè)需求的安全體系是保障工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正常運(yùn)行的前提。各種網(wǎng)絡(luò)入侵技術(shù)的發(fā)展對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。工業(yè)控制系統(tǒng)中的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備存在受到攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。這些設(shè)備的異?？赡軙?huì)對(duì)行業(yè)造成嚴(yán)重后果。估計(jì)的經(jīng)濟(jì)損失會(huì)影響生產(chǎn)的發(fā)展，甚至?xí)＜叭藗兊纳?。?yīng)對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)攻擊已成為保障國(guó)家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全的重大課題。

4 結(jié)論

異常檢測(cè)效果的優(yōu)劣是諸多場(chǎng)景安全交互的核心。尤其在工業(yè)應(yīng)用中，如果能準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中出現(xiàn)的異常，特別是能夠在異常發(fā)生的短時(shí)間內(nèi)檢測(cè)并報(bào)告異常，并根據(jù)已有的異常數(shù)據(jù)對(duì)異常進(jìn)行分析，推斷出異常出現(xiàn)的位置及原因，并給予初步的建議解決方案，這將對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的穩(wěn)定起到巨大的作用。