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1. (WO2018085418) APPAREIL ET PROCÉDÉ DE RÉGLAGE D'UNE MÉMOIRE TAMPON DE SENSIBILITÉ DES PRINCIPES D'APPRENTISSAGE MACHINE SEMI-SUPERVISÉS POUR LA REMÉDIATION DE PROBLÈMES
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N° de publication : WO/2018/085418 N° de la demande internationale : PCT/US2017/059553
Date de publication : 11.05.2018 Date de dépôt international : 01.11.2017
CIB :
G06F 15/18 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
15
Calculateurs numériques en général; Équipement de traitement de données en général
18
dans lequel un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire
Déposants : SIOS TECHNOLOGY CORPORATION[US/US]; 204 Caughman Farm Lane, Suite 201 Lexington, SC 29072, US
Inventeurs : RAZIN, Sergey, A.; US
TO, Yokuki; US
MARLATT, Tracy, L.; US
Mandataire : DUQUETTE, Jeffrey, J.; US
Données relatives à la priorité :
62/415,88901.11.2016US
Titre (EN) APPARATUS AND METHOD OF ADJUSTING A SENSITIVITY BUFFER OF SEMI-SUPERVISED MACHINE LEARNING PRINCIPALS FOR REMEDIATION OF ISSUES
(FR) APPAREIL ET PROCÉDÉ DE RÉGLAGE D'UNE MÉMOIRE TAMPON DE SENSIBILITÉ DES PRINCIPES D'APPRENTISSAGE MACHINE SEMI-SUPERVISÉS POUR LA REMÉDIATION DE PROBLÈMES
Abrégé :
(EN) In a host device, a method for performing an anomaly analysis of a computer environment includes applying a learned behavior function to a data training set and to a set of data elements received from at least one computer environment resource to define at least one learned behavior boundary relative to at least one cluster of data elements of the data training set; applying a sensitivity function to the at least one cluster to define a sensitivity boundary relative to at least one learned behavior boundary, the sensitivity boundary related to a variance associated with the at least one cluster and to a mean value of the at least one cluster; and identifying a data element of the set of data elements as an anomalous data element when the data element of the set of data falls outside of the sensitivity boundary.
(FR) La présente invention concerne un procédé destiné à effectuer une analyse d'anomalie d'un environnement informatique dans un dispositif hôte, comprenant : l'application d'une fonction de comportement apprise à un ensemble d'apprentissage de données et à un ensemble d'éléments de données, reçus d'au moins une ressource d'environnement informatique, pour définir au moins une limite de comportement apprise par rapport à au moins une grappe d'éléments de données de l'ensemble d'apprentissage de données ; l'application d'une fonction de sensibilité à ladite grappe pour définir une limite de sensibilité par rapport à au moins une limite de comportement apprise, la limite de sensibilité se rapportant à une variance associée à l'au moins une grappe et à une valeur moyenne de ladite grappe ; et l'identification d'un élément de données de l'ensemble d'éléments de données, sous la forme d'un élément de données anormal, lorsque l'élément de données de l'ensemble de données se situe en dehors de la limite de sensibilité.
front page image
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, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, 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)