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1. (WO2018224670) DÉTECTION D'ANOMALIE DANS DES RÉSEAUX INFORMATIQUES
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N° de publication : WO/2018/224670 N° de la demande internationale : PCT/EP2018/065212
Date de publication : 13.12.2018 Date de dépôt international : 08.06.2018
CIB :
H04L 12/24 (2006.01) ,H04L 12/26 (2006.01)
H ÉLECTRICITÉ
04
TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
L
TRANSMISSION D'INFORMATION NUMÉRIQUE, p.ex. COMMUNICATION TÉLÉGRAPHIQUE
12
Réseaux de données à commutation; ;
02
Détails
24
Dispositions pour la maintenance ou la gestion
H ÉLECTRICITÉ
04
TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
L
TRANSMISSION D'INFORMATION NUMÉRIQUE, p.ex. COMMUNICATION TÉLÉGRAPHIQUE
12
Réseaux de données à commutation; ;
02
Détails
26
Dispositions de surveillance; Dispositions d'essai
Déposants :
BRITISH TELECOMMUNICATIONS PUBLIC LIMITED COMPANY [GB/GB]; 81 Newgate Street London EC1A 7AJ, GB
Inventeurs :
SERVAJEAN, Maximilien; GB
CHENG, Yipeng; GB
Mandataire :
BRITISH TELECOMMUNICATIONS PUBLIC LIMITED COMPANY; INTELLECTUAL PROPERTY DEPARTMENT Ground Floor, Faraday Building 1 Knightrider Street London EC4V 5BT, GB
Données relatives à la priorité :
17175330.409.06.2017EP
Titre (EN) ANOMALY DETECTION IN COMPUTER NETWORKS
(FR) DÉTECTION D'ANOMALIE DANS DES RÉSEAUX INFORMATIQUES
Abrégé :
(EN) A method of anomaly detection for network traffic communicated by devices via a computer network, the method comprising: clustering a set of time series, each time series including a plurality of time windows of data corresponding to network communication characteristics for a device; training an autoencoder for each cluster based on time series in the cluster; generating a set of reconstruction errors for each autoencoder based on testing the autoencoder with data from time windows of at least a subset of the time series; generating a probabilistic model of reconstruction errors for each autoencoder; and generating an aggregation of the probabilistic models for, in use, detecting reconstruction errors for a time series of data corresponding to network communication characteristics for a device as anomalous.
(FR) L'invention concerne un procédé de détection d'anomalie pour un trafic de réseau communiqué par des dispositifs par l'intermédiaire d'un réseau informatique, le procédé consistant à : regrouper un ensemble de séries chronologiques, chaque série chronologique comprenant une pluralité de fenêtres temporelles de données correspondant à des caractéristiques de communication de réseau pour un dispositif ; former un autocodeur pour chaque groupe sur la base d'une série chronologique dans le groupe ; générer un ensemble d'erreurs de reconstruction pour chaque autocodeur sur la base du test de l'autocodeur avec des données provenant de fenêtres temporelles d'au moins un sous-ensemble de la série chronologique ; générer un modèle probabiliste d'erreurs de reconstruction pour chaque autocodeur ; et générer une agrégation des modèles probabilistes pour, lors de l'utilisation, détecter des erreurs de reconstruction pour une série chronologique de données correspondant à des caractéristiques de communication de réseau pour un dispositif comme anormales.
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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)