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1. (WO2016196222) RÉDUCTION DES FAUX POSITIFS DANS LES MODÈLES DE SYSTÈMES DE DÉTECTION D'ANOMALIES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2016/196222    N° de la demande internationale :    PCT/US2016/034451
Date de publication : 08.12.2016 Date de dépôt international : 26.05.2016
CIB :
G06Q 10/04 (2012.01), G06Q 10/10 (2012.01), G06Q 20/40 (2012.01)
Déposants : FAIR ISAAC CORPORATION [US/US]; 181 Metro Drive, Suite 700 San Jose, CA 95110 (US)
Inventeurs : ZOLDI, Scott, M.; (US).
GRIEGEL, David; (US)
Mandataire : VAN LOY, Michael, D.; (US)
Données relatives à la priorité :
14/726,366 29.05.2015 US
Titre (EN) FALSE POSITIVE REDUCTION IN ABNORMALITY DETECTION SYSTEM MODELS
(FR) RÉDUCTION DES FAUX POSITIFS DANS LES MODÈLES DE SYSTÈMES DE DÉTECTION D'ANOMALIES
Abrégé : front page image
(EN)The subject matter disclosed herein provides methods, apparatus, systems, techniques, and articles for false positive reduction in abnormality detection models. A date and time of a first transaction by a transaction entity and associated with a transaction characteristic can be stored. Data representing subsequent transactions associated with the transaction characteristic can be stored. A history marker profile specific to the transaction characteristic and transaction entity can be generated and can include the transaction characteristic, the date and time of the first transaction, and maximum and mean abnormality scores. A date and time of a current transaction can be determined. A current abnormality score for the current transaction can be received. A tenure of the observed transaction characteristic can be computed. The current abnormality score can be recalibrated from the transaction entity abnormality detection system according to the maximum, mean, and current abnormality scores and a length of the tenure.
(FR)La présente invention concerne des procédés, un appareil, des systèmes, des techniques et des articles destinés à réduire le taux de faux positifs dans les modèles de détection d'anomalies. La date et l'heure d'une première transaction par une entité de transactions et associée à une caractéristique de transaction peuvent être mémorisées. Des données représentant des transactions subséquentes associées à la caractéristique de transaction peuvent être mémorisées. Un profil de marqueurs d'historique spécifique à la caractéristique de transaction et à l'entité de transactions peut être généré et peut comprendre la caractéristique de transaction, la date et l'heure de la première transaction, et des scores maximal et moyen d'anormalité. La date et l'heure d'une transaction actuelle peuvent être déterminées. Un score actuel d'anormalité pour la transaction actuelle peut être reçu. Une persistance de la caractéristique de transaction observée peut être calculée. Le score actuel d'anormalité peut être réétalonné à partir du système de détection d'anomalies de l'entité de transactions en fonction des scores maximal, moyen et actuel d'anormalité et d'une longueur de la persistance.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)