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1. WO2022000398 - DETECTING METRICS INDICATIVE OF OPERATIONAL CHARACTERISTICS OF NETWORK AND IDENTIFYING AND CONTROLLING BASED ON DETECTED ANOMALIES

Publication Number WO/2022/000398
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/CN2020/099844
International Filing Date 02.07.2020
IPC
H04L 29/06 2006.1
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
29Arrangements, apparatus, circuits or systems, not covered by a single one of groups H04L1/-H04L27/136
02Communication control; Communication processing
06characterised by a protocol
Applicants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
  • ZHAO, Liting [CN]/[CN] (BZ)
  • KOTIPALLI, Srinivasachakrapani [US]/[US] (BZ)
  • YANG, Zhenguo [CN]/[CN] (BZ)
  • RUTKOWSKI, Brad [US]/[US] (BZ)
Inventors
  • ZHAO, Liting
  • KOTIPALLI, Srinivasachakrapani
  • YANG, Zhenguo
  • RUTKOWSKI, Brad
Agents
  • NTD PATENT & TRADEMARK AGENCY LTD.
Priority Data
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DETECTING METRICS INDICATIVE OF OPERATIONAL CHARACTERISTICS OF NETWORK AND IDENTIFYING AND CONTROLLING BASED ON DETECTED ANOMALIES
(FR) DÉTECTION DE MÉTRIQUES INDIQUANT DES CARACTÉRISTIQUES DE FONCTIONNEMENT DE RÉSEAU ET IDENTIFICATION ET COMMANDE EN FONCTION D'ANOMALIES DÉTECTÉES
Abstract
(EN) A machine learning anomaly detection system receives a time series of metrics indicative of operational characteristics of a computing system architecture. A distribution of the metrics values is identified and a volume of metrics detected during a current evaluation period is identified. A dynamic anomaly detection threshold is generated, based upon the distribution and the volume of detected metrics. Metric values from the current evaluation period are compared to the dynamic anomaly detection threshold to determine whether the metric values in the current evaluation period are anomalous. If so, an action signal is generated.
(FR) Selon l'invention, un système de détection d'anomalies par apprentissage machine reçoit une série chronologique de métriques indiquant des caractéristiques de fonctionnement d'une architecture de système informatique. Une distribution des valeurs de métrique est identifiée et un volume de métrique détecté pendant une période d'évaluation actuelle est identifié. Un seuil de détection d'anomalies dynamique est produit, en fonction de la distribution et du volume de métrique détecté. Des valeurs de métrique de la période d'évaluation actuelle sont comparées avec le seuil de détection d'anomalie dynamique pour déterminer si les valeurs de métrique dans la période d'évaluation actuelle sont anormales. Si c'est le cas, un signal d'action est produit.
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