(57)【要約】  時系列データを生成する複数のノードを有する不変ネットワーク内の根本原因となる異常検出のためのコンピュータ実施方法を提供する。本方法は該ネットワーク内の異常伝搬をモデル化することを含む。本方法は原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフ内の破損した不変リンクを再構築することを含む。破損した各不変リンクは複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有し、原因となる異常の各ランク付けベクトルは対となった複数のノードのある１つに関するノード異常状態を示す。本方法はカジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けセットを取得することを含む。本方法は、時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行し、時間依存異常のランク付けのセットに基づいて複数のノードのうちの異常開始ノードを制御することを含む。
2019511768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データを生成する複数のノードを有する不変ネットワーク内の根本原因となる異常検出のためのコンピュータ実施方法であって、
プロセッサにより、前記不変ネットワーク内の異常伝搬をモデル化することと、
前記プロセッサにより、原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフにおける破損した不変リンクを再構築することであって、前記破損した不変リンクのそれぞれは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有し、前記原因となる異常のランク付けベクトルのそれぞれは、対となった複数のノードの所定の１つに関するそれぞれのノード異常状態を示すことと、
前記プロセッサにより、前記カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得することと、
前記プロセッサにより、前記時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行することと、
前記プロセッサにより、前記時間依存異常のランク付けのセットに基づいて前記複数のノードのうちの異常開始ノードを制御することと、
を有する、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記不変ネットワーク内の前記異常伝搬は、リスタート付きランダムウォーク技術を用いてモデル化される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記不変ネットワーク内の前記異常伝搬は、ＡＸＲ（AutoRegressive eXogenous）モデルの第１次数、ＡＸＲモデルの第２次数及び前記時系列データ間の時間遅延から形成された、３つの組に適用されるしきい値に基づいてモデル化される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記複数のノードから形成される所定のノード対に関する、前記時系列データの観測値の所定の対のための前記３つの組の値の可能な組合せを比較し、前記所定のノード対のための、形成された複数のＡＲＸモデルに関するそれぞれの適合度スコアを決定することと、
前記適合度スコアのうちの最も高いスコアを有する、前記複数のＡＲＸモデルのうちの特定の１つを選択することと、
をさらに有する、請求項３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記複数のノードから形成される所定のノード対に関する、前記時系列データの観測値の所定の対のための前記ＡＲＸモデルの適合度スコアを計算することと、
前記観測値の所定の対のための前記ＡＲＸモデルの前記適合度スコアがしきい値適合度値を超えることに基づいて、前記所定のノード対に関する不変リンクが破損していると識別することと、をさらに有する、請求項３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記カジュアル異常のランク付けベクトルの前記スパースペナルティは、前記時間依存異常のランク付けのセットにおける複数の非ゼロ値を制御するために用いられる、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記破損した不変リンクに基づいて前記不変ネットワークの再構築エラーを決定することをさらに有し、前記時間依存異常のランク付けのセットは前記再構築エラーに基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
目的関数に基づいて前記破損した不変リンクを識別することをさらに有する、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記不変ネットワーク内の前記異常伝搬は、前記原因となる異常のランク付けベクトルにおける初期故障の伝搬後の異常重みベクトルに基づく目的関数を用いてモデル化される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
前記制御ステップは、前記複数のノードのうちの前記異常開始ノードであるコンピュータ処理デバイスの電源を切ることで、前記異常開始ノードからのエラー伝搬を軽減する、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
前記制御ステップは、前記複数のノードのうちの前記異常開始ノードであるコンピュータ処理デバイスで実行されている根本原因となるプロセスを選択的に終了させることで、前記異常開始ノードからのエラー伝搬を軽減する、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
前記時間依存異常のランク付けのセットを最適化することをさらに有する、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１３】
前記時間依存異常のランク付けのセットが、伝搬した異常と破損した不変リンクとの一致を求める第１項及び前記原因となる異常のランク付けベクトルのゼロエントリを促進するペナルティ項である第２項を有する目的関数を使用して最適化される、請求項１２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１４】
時系列データを生成する複数のノードを有する不変ネットワーク内の根本原因となる異常検出のためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、プログラム命令が実装された非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体を有し、前記プログラム命令はコンピュータによって実行可能であり、
プロセッサにより、前記不変ネットワーク内の異常伝搬をモデル化することと、
前記プロセッサにより、原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフにおける破損した不変リンクを再構築することであって、前記破損した不変リンクのそれぞれは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有し、前記原因となる異常のランク付けベクトルのそれぞれは、対となった複数のノードの所定の１つに関するそれぞれのノード異常状態を示すことと、
前記プロセッサにより、前記カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得することと、
前記プロセッサにより、前記時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行することと、
前記プロセッサにより、前記時間依存異常のランク付けのセットに基づいて前記複数のノードのうちの異常開始ノードを制御することと、
を有する方法を前記コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
前記不変ネットワーク内の前記異常伝搬が、ＡＸＲ（AutoRegressive eXogenous）モデルの第１次数、ＡＸＲモデルの第２次数及び前記時系列データ間の時間遅延から形成された、３つの組に適用されるしきい値に基づいてモデル化される、請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
前記方法は、前記複数のノードから形成される所定のノード対に関する、前記時系列データの観測値の所定の対のための前記ＡＲＸモデルの適合度スコアを計算することと、
前記観測値の所定の対のための前記ＡＲＸモデルの前記適合度スコアがしきい値適合度値を超えることに基づいて、前記所定のノード対に関する不変リンクが破損していると識別することと、をさらに有する、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記カジュアル異常のランク付けベクトルの前記スパースペナルティは、前記時間依存異常のランク付けのセットにおける複数の非ゼロ値を制御するために用いられる、請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
前記方法は、前記破損した不変リンクに基づいて前記不変ネットワークの再構築エラーを決定することをさらに有し、前記時間依存異常のランク付けのセットは前記再構築エラーに基づいて決定される、請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
前記不変ネットワーク内の前記異常伝搬は、前記原因となる異常のランク付けベクトルにおける初期故障の伝搬後の異常重みベクトルに基づく目的関数を用いてモデル化される、請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
時系列データを生成する複数のノードを有する不変ネットワーク内の根本原因となる異常検出のためのコンピュータ処理システムであって、
前記不変ネットワーク内の異常伝搬をモデル化し、
原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフにおける破損した不変リンクを再構築することであって、前記破損した不変リンクのそれぞれは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有し、前記原因となる異常のランク付けベクトルのそれぞれは、対となった複数のノードの所定の１つに関するそれぞれのノード異常状態を示し、
前記カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得し、
前記時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行し、
前記時間依存異常のランク付けのセットに基づいて前記複数のノードのうちの異常開始ノードを制御するように構成されたプロセッサを有する、コンピュータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１６年２月８日に出願された米国仮特許出願第６２／２９２３８３号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【０００２】
本発明は、コンピュータ学習に関し、特に減少する相関（vanishing correlation）の時間的及び動的な解析を用いた原因となる異常（causal anomaly）のランク付けに関する。
【背景技術】
【０００３】
ネットワーキング及びコンピューティング技術の急速な進歩に伴って、我々はネットワーク化されたアプリケーション及び情報サービスにおける爆発的な複雑さの増大に直面している。これらの大規模情報システムは、通常、何千もの構成要素を含んでいる。したがって、このような大規模情報システムでは、システム状態を自動的に監視し、異常を検出し、システム故障を診断する必要がある。これは、機器及びシステムの保守、並びにデバッギングにおける人の意思決定を容易にする上で非常に有用である。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の態様によれば、時系列データを生成する複数のノードを有する不変（invariant）ネットワーク内の根本原因となる異常検出（root cause anomaly detection）のためのコンピュータ実施方法が提供される。本方法は、プロセッサにより、不変ネットワークにおける異常伝搬をモデル化することを含む。本方法は、プロセッサにより、原因となる異常のランク付けベクトル（causal anomaly ranking vector）に基づいて不変グラフにおける破損した（broken）不変リンクを再構築することをさらに含む。破損した不変リンクのそれぞれは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有する。原因となる異常のランク付けベクトルのそれぞれは、対となった複数のノードの所定の１つに関するそれぞれのノード異常状態を示すためのものである。また、本方法は、プロセッサにより、カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得することを含む。加えて、本方法は、プロセッサにより、時間依存異常のランク付け（time-dependent anomaly ranking）のセットの時間的平滑化を実行することを含む。さらに、本方法は、プロセッサにより、時間依存異常のランク付けのセットに基づいて複数のノードのうちの異常開始ノードを制御することを含む。
【０００５】
本発明の他の態様によれば、時系列データを生成する複数のノードを有する不変ネットワークにおける根本原因となる異常検出を行うコンピュータプログラム製品が提供される。本コンピュータプログラム製品には、プログラム命令が実装された非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体を含む。プログラム命令は、コンピュータによって実行可能であり、コンピュータに方法を実行させる。本方法は、プロセッサにより、不変ネットワークにおける異常伝搬をモデル化することを含む。本方法は、プロセッサにより、原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフにおける破損した不変リンクを再構築することをさらに含む。破損した不変リンクのそれぞれは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有する。原因となる異常のランク付けベクトルのそれぞれは、対となった複数のノードの所定の１つに関するそれぞれのノード異常状態を示すためのものである。また、本方法は、プロセッサにより、カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得することを含む。加えて、本方法は、プロセッサにより、時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行することを含む。さらに、本方法は、プロセッサにより、時間依存異常のランク付けのセットに基づいて複数のノードのうちの異常開始ノードを制御することを含む。
【０００６】
本発明のさらなる別の態様によれば、時系列データを生成する複数のノードを有する不変ネットワークにおける根本原因となる異常検出を行うコンピュータ処理システムが提供される。本システムはプロセッサを含む。本プロセッサは、不変ネットワークにおける異常伝搬をモデル化するように構成される。本プロセッサは、原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフにおける破損した不変リンクを再構築するようにさらに構成される。破損した不変リンクのそれぞれは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有する。原因となる異常のランク付けベクトルのそれぞれは、対となった複数のノードの所定の１つに関するそれぞれのノード異常状態を示すためのものである。また、本プロセッサは、カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得するように構成される。加えて、本プロセッサは、時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行するように構成される。さらに、本プロセッサは、時間依存異常のランク付けのセットに基づいて複数のノードのうちの異常開始ノードを制御するように構成される。
【０００７】
これら及び他の特徴並びに利点は、以下の典型的な実施形態の詳細な説明を添付の図面と併せて読むことで明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本開示では、後述するように、以下の図面を参照しながら好ましい実施形態について詳細に説明する。
【０００９】
【図１】図１は、本発明の一実施形態による、本発明を適用できる典型的な処理システム１００のブロック図を示している。
【００１０】
【図２】図２は、本発明の一実施形態による、本発明を適用できる典型的な環境２００のブロック図を示している。
【００１１】
【図３】図３は、本発明の一実施形態による、典型的な原因となる異常のランク付けシステム／方法３００の高レベルブロック／フロー図を示している。
【００１２】
【図４】図４は、本発明の一実施形態による、典型的な原因となる異常のランク付け方法４００のフロー図を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は、減少する相関の時間的及び動的な解析を用いた原因となる異常のランク付けを対象とする。
【００１４】
分散型情報システム及びサイバーフィジカルシステムの監視データの異常を検出することは、産業、セキュリティ及び保健医療等の領域において、多数の応用分野を有する極めて重要なタスクである。監視データ間の不変の関係を見出し、不変ネットワークを生成することは、システム構成要素間の関係を特徴付けるための有効な方法として実証されている。不変ネットワークにおいて、ノードは監視データであり、リンクは２つの監視データ間の相互関係を示している。このような不変ネットワークは、システムの専門家により、それらの減少する相関を調べることで、異常を特定してシステム故障を診断するのに役立たせることができる。
【００１５】
本発明の一実施形態において、不変ネットワークにおける原因となる重要な異常を識別し、それらの相対重要性をシステム誤作動の根本原因である確率として提供するために、原因となる異常のランク付けのためのランダムウォーク（またはネットワーク伝搬）ベースのフレームワークが提案される。
【００１６】
第１に、発明者等は不変グラフ及び不変グラフの破損した対（broken pair）を入力とする。続いて、発明者等はランダムウォークモデルを用いて不変グラフにおける真の原因となる異常の伝搬を推定する。その後、発明者等は以下の２つの項を有する最適化フレームワークを用いる。すなわち、（１）システムの異常または故障は通常は限られた数の「シード（seed）」異常によってトリガされるという従来の知識に基づくグラフ内の真の異常数を最小限にする項、（２）シードから伝搬した異常は、その再構築エラーを最小限にすることで不変グラフに示された破損したエッジと一致するはずであるという項である。発明者等は、局所最適解を得るために反復型最適化手順を設計した。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態による、本発明の原理を適用できる典型的な処理システム１００を示している。処理システム１００は、システムバス１０２を介して他の構成要素が動作可能に接続された、少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）１０４を含む。システムバス１０２には、キャッシュ１０６、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）１０８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ１２０、音声アダプタ１３０、ネットワークアダプタ１４０、ユーザインターフェースアダプタ１５０及びディスプレイアダプタ１６０が動作可能に接続されている。
【００１８】
第１の記憶デバイス１２２及び第２の記憶デバイス１２４は、Ｉ／Ｏアダプタ１２０によってシステムバス１０２に動作可能に接続されている。記憶デバイス１２２及び１２４は、ディスク記憶デバイス（例えば、磁気または光ディスク記憶デバイス）、固体磁気デバイス等のうちのいずれであってもよい。記憶デバイス１２２及び１２４は、同じタイプの記憶デバイスであってもよく、異なるタイプの記憶デバイスであってもよい。
【００１９】
スピーカ１３２は、音声アダプタ１３０によってシステムバス１０２に動作可能に接続されている。トランシーバ１４２は、ネットワークアダプタ１４０によってシステムバス１０２に動作可能に接続されている。ディスプレイデバイス１６２は、ディスプレイアダプタ１６０によってシステムバス１０２に動作可能に接続されている。
【００２０】
第１のユーザ入力デバイス１５２、第２のユーザ入力デバイス１５４及び第３のユーザ入力デバイス１５６は、ユーザインタフェースアダプタ１５０によってシステムバス１０２に動作可能に接続されている。ユーザ入力デバイス１５２、１５４及び１５６は、キーボード、マウス、キーパッド、イメージキャプチャデバイス、モーション感知デバイス、マイクロフォン、あるいはこれらの装置のうちの少なくとも２つのデバイスの機能を組み込んだデバイス等のいずれであってもよい。もちろん、本発明の原理の趣旨を維持する限りにおいて、他のタイプの入力デバイスを使用することも可能である。ユーザ入力デバイス１５２、１５４及び１５６は、同じタイプのユーザ入力デバイスであってもよく、異なるタイプのユーザ入力デバイスであってもよい。ユーザ入力デバイス１５２、１５４及び１５６は、システム１００に情報を入力し、システム１００から情報を出力するために使用される。
【００２１】
処理システム１００は、当業者であれば容易に思いつくような他の要素（不図示）を含んでいてもよく、特定の要素を除いてもよい。例えば、当業者であれば容易に理解できるが、処理システム１００には、その詳細な実装に応じて他の様々な入力デバイス及び／または出力デバイスを含むことができる。例えば、無線及び／または有線による種々の入力デバイス及び／または出力デバイスを使用できる。さらに、当業者であれば容易に理解できるが、様々な構成において追加のプロセッサ、コントローラ、メモリ等を用いることも可能である。処理システム１００の上記及び他の変形例は、本明細書で提供される本原理の教示によって当業者であれば容易に考えられるであろう。
【００２２】
さらに、図２に関連して後述する環境２００は、本発明のそれぞれの実施形態を実現するための環境であることを理解されたい。処理システム１００の一部または全ては、環境２００の要素の１つまたは複数において実現されてもよい。
【００２３】
また、図３に関連して後述するシステム３００は、本発明のそれぞれの実施形態を実施するためのシステムであることを理解されたい。処理システム１００の一部または全ては、システム３００の要素の１つまたは複数において実現されてもよい。
【００２４】
さらに、処理システム１００は、例えば図４の方法４００の少なくとも一部を含む、本明細書に記載する方法の少なくとも一部を実行できることを理解されたい。同様に、環境２００の一部または全体は、図４の方法４００の少なくとも一部を実行するために使用できる。さらに、システム３００の一部または全体も、図４の方法４００の少なくとも一部を実行するために使用できる。
【００２５】
図２は、本発明の一実施形態による、本発明を適用できる典型的な環境２００のブロック図を示している。環境２００は、本発明を適用できる不変コンピュータネットワークを表している。図２に関連して示されている要素は、説明のために記載されている。しかしながら、本発明は、本明細書で提供される、本発明の教示が与えられた当業者によって容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、他のネットワーク構成が適用できることを理解されたい。
【００２６】
環境２００は、個別的にも集合的にも図中の参照番号２１０で示されるノードのセットを少なくとも含む。各ノード２１０は、個別的にも集合的にも図中の参照番号２１１で示される、１つまたは複数のサーバ、あるいはその他のタイプのコンピュータ処理デバイスを含むことができる。コンピュータ処理デバイス２１１には、限定されるものではないが、例えば機械（例えば、産業機械、組立てライン機械、ロボット等）等を含むことができる。実例のために、各ノード２１０はサーバ２１１のセットで示されている。各ノードは、時系列データを生成及び／または提供する。
【００２７】
一実施形態において、本発明は、本明細書で記載するように、減少する相関の時間的及び動的な解析を用いて、ネットワークにおける原因となる異常をランク付けする。これらのランクに基づき、コンピュータ処理システムを、原因となる異常の伝搬に起因するエラーを軽減するように制御できる。
【００２８】
図２に示された実施形態において、これらの複数の要素はネットワーク２０１によって相互に接続されている。しかしながら、他の実施形態では、他のタイプのコネクションを用いることもできる。さらに、図２における１つまたは複数の要素は、限定されるものではないが、デジタル信号処理（ＤＳＰ）回路、プログラマブルプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）等を含む、様々なデバイスに実装されてもよい。環境２００の各要素の変形例及び他の変形例は、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、本明細書で提供される本発明の教示が与えられた当業者によって容易に見出される。
【００２９】
図３は、本発明の一実施形態による、典型的な原因となる異常のランク付けシステム／方法３００の高レベルブロック／フロー図を示している。
【００３０】
システム／方法３００は、単一時点ランカ（single time point ranker）３１０のセット及び時間的スムーザ（temporal smoother）３２０を含む。各単一時点ランカ３１０は、不変グラフ３１１、破損した不変対３１２、ランダムウォークプロパゲータ３１３、再構築エラー判定器３１４及びオプティマイザ３１５をそれぞれ含む。
【００３１】
各単一時点ランカ３１０は、個々の時点におけるランク付けを実行する。すなわち、単一時点ランカ３１１のセットの出力のそれぞれは、特定の時点（例えば、時点ｔにおける結果、時点ｔ＋１における結果、…、時点Ｔにおける結果）に対応する。
【００３２】
ランダムウォークプロパゲータ３１３は、リスタート付きランダムウォーク（random walk with re-start）を実行し、わずかなシード異常から不変グラフ３１１全体への伝搬プロセスをモデル化する。
【００３３】
再構築エラー判定器３１４は、伝搬した異常及び破損した不変対３１２の再構築エラーをモデル化する。
【００３４】
オプティマイザ３１５は、反復型最適化アルゴリズムを実行し、わずかな原因となる異常ベクトルを計算する。
【００３５】
時間的スムーザ３２０は、隣接した時点におけるランク付け結果の平滑性を高めて、ランク付け結果の大域的な（global）一貫性を向上させるために使用される。
【００３６】
さらに、ランダムウォークプロパゲータ３１３に関して、潜在的な伝搬をモデル化するために、リスタート付きランダムウォーク（ＲＷＲ）技術が用いられる。ｅは指標ベクトルであり、ｅｉは不変ネットワーク内の対応するノードがカジュアル異常であるか否かを示していると仮定する。発明者等は、全てのカジュアル異常ノードに関して、その対応するエントリｅｉを１に設定し、他の全てのエントリを０に設定する。これにより、ｅの異常状態は、以下の目的関数を含んで他のノードに伝搬する。
【数１】
2019511768.tif 000003
【００３７】
ここで、行列Ａは不変ネットワークの隣接行列であり、ＤはＡの対角次数行列（diagonal degree matrix）であり、ｃは伝搬の強さの間の重みを制御するスカラーであり、ｒは伝搬結果ベクトルであり、ｅは後続する破損した不変性の真の原因である、異常の初期シードである。ｒの収束解は以下のように書くことができる。
【数２】
2019511768.tif 000004
【００３８】
さらに、再構築エラー判定器３１４に関して、初期シードベクトルｅは、不変ネットワークを伝搬した後、破損した不変対３１２となる。なぜなら、異常状態では、それまで相関があった２つのノード（または不変性）が、異常が起きたときは破損した状態となり、これらのノードの一方または両方が、その状態に固有の変化を有し、その結果、これら２つのノードは互いに同期しなくなることを意味するからである。破損した不変対３１２は、その隣接行列が
【数３】
2019511768.tif 000005
であるグラフに記録されている。ここで、ｉ番目とｊ番目のノード間に相関がもはや無い場合、
【数４】
2019511768.tif 000006
に対応するエントリは１となり、それ以外は０となる。発明者等は再構築エラーとして以下を用いる。
【００３９】
【数５】
2019511768.tif 000007
【００４０】
さらに、オプティマイザ３１５に関して、ランダムウォークプロパゲータ３１３と再構築エラー判定器３１４とを組み合わせることで、以下のような大域的な最適化フレームワークを得ることができる。
【数６】
2019511768.tif 000008
【００４１】
ここで、最適化変数はｅであり、２つの項を有する。第１の項は、伝搬した異常が破損した不変性と一致すること（すなわち、破損した対の再構築）を要求する。第２の項は、ベクトルｅにおける多くのゼロエントリを促進する変数ｅのｌ１ノルムに関するペナルティ項（penalization term）である。この最適化問題は、以下の反復法を用いて計算できる。
【数７】
2019511768.tif 000009
【００４２】
さらに、時間的スムーザ３２０に関して、異常検出における妥当な前提は、時間が経過するにつれて、異常は不変ネットワーク内を伝搬する可能性があるということである。しかしながら、期間Ｔ内では、根本カジュアル異常は、通常、不変のままである。この直感に基づいて、発明者等は、時間的に破損したネットワークと動的に破損したネットワークとを合わせて考慮する平滑化方法を開発する。すなわち、発明者等は目的関数に平滑化項を追加する。ここで、ｅ（ｉ−１）及びｅ（ｉ）は、２つの連続した時点における原因となる異常のランク付けベクトルである。これにより、目的関数は以下のように書くことができる。
【数８】
2019511768.tif 000010
【００４３】
反復型最適化手順は以下のように定義できる。
【数９】
2019511768.tif 000011
【００４４】
次に従来の方法及び従来の方法と本発明の相違点について説明する。
【００４５】
従来の方法は、通常、ニューラルネットワークを用いて入力及び出力マッピング関数を推定するが、これにより多くのパラメータをチューニングする必要があり、局所最適解に陥ることがある。発明者等は、大域的な最適解を提供することが可能であり、それを最適ＫＰＩ値における制御パラメータの特定をより簡便にする、多種多様な正則化カーネル回帰フレームワークを用いる。もう１つの相違点は、発明者等は、データ駆動型の数学的方法を用いて、入力変数ではうまく説明できない変数を分離し、それによってオンライン最適化を改善できる点である。従来の方法では、通常、このような変数を入力データから識別しない。
【００４６】
図４は、本発明の一実施形態による、典型的な原因となる異常のランク付け方法４００のフロー図を示している。
【００４７】
ステップ４０５において、不変ネットワーク内の異常伝搬をモデル化する。一実施形態において、不変ネットワーク内の異常伝搬はリスタート付きランダムウォーク技術を用いてモデル化される。一実施形態において、不変ネットワーク内の異常伝搬は、原因となる異常のランク付けベクトルにおける初期故障の伝搬後の異常重みベクトルに基づく目的関数を用いてモデル化される。一実施形態において、不変ネットワーク内の異常伝搬は、ＡＸＲ（AutoRegressive eXogenous）モデルの第１次数（first degree）、ＡＸＲモデルの第２次数（second degree）及び時系列データ間の時間遅延から形成される、３つの組に適用されるしきい値に基づいてモデル化される。
【００４８】
ステップ４１０において、原因となる異常のランク付けベクトルに基づいて不変グラフ内の破損した不変リンクを再構築する。破損した各不変リンクは、複数のノードから形成されたノード対を含み、各ノード対のうちの一方のノードに異常を有する。各原因となる異常のランク付けベクトルは、対となった複数のノードの所定の一方に関するそれぞれのノード異常状態を示すものである。一実施形態において、破損した不変リンクは目的関数に基づいて識別される。
【００４９】
ステップ４１５において、破損した不変リンクに基づいて不変ネットワークの再構築エラーを決定する。
【００５０】
ステップ４２０において、再構築エラーに基づいて時間依存異常のランク付けのセットを決定する。
【００５１】
ステップ４２５において、カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティを計算し、時間依存異常のランク付けのセットを取得する。一実施形態において、カジュアル異常のランク付けベクトルのスパースペナルティは、時間依存異常のランク付けのセットにおける複数の非ゼロ値を制御するために用いられる。
【００５２】
ステップ４３０において、時間依存異常のランク付けのセットを最適化する。一実施形態において、時間依存異常のランク付けのセットは、目的関数を用いて最適化される。一実施形態において、目的関数は、（ｉ）伝搬した異常と破損した不変リンクとの一致を要求する第１の項と、（ｉｉ）原因となる異常のランク付けベクトルにおけるゼロエントリを促進するペナルティ項である第２の項とを有する。
【００５３】
ステップ４３５において、時間依存異常のランク付けのセットの時間的平滑化を実行する。
【００５４】
ステップ４４０において、時間依存異常のランク付けのセットに基づいて複数のノードのうちの異常開始ノードを制御する。一実施形態において、この制御には、複数のノードのうちの異常開始ノードである根本原因となるコンピュータ処理デバイスの電源を切ることで、そこからのエラー伝搬を軽減することを含むことができる。一実施形態において、この制御には、複数のノードのうちの異常開始ノードであるコンピュータ処理デバイスで実行される根本原因となるプロセスを終了し、そこからのエラー伝搬を軽減することを含むことができる。
【００５５】
次に、本発明の一実施形態による、システム不変式及び減少する相関に関して説明する。
【００５６】
膨大な時系列における対毎の相関を発見するためのフレームワークについて説明する。正常なシステムステージにおける相関はシステム不変式と呼ばれる。各相関は不変リンクと呼ばれる。続いて、異常システムステージ内の減少する相関を検出する方法について説明する。本明細書では、これら減少する相関を、破損した不変リンクとも呼ぶ。
【００５７】
次に本発明の実施形態による不変モデルについて説明する。
【００５８】
不変式は、時間遅延を考慮したＡＲＸ（AutoRegressive eXogenous）モデルで表される時系列間の対毎の関係を記述するモデルである。ｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）を時点ｔにおける時系列ｘ及びｙの観測値とし、ｎ及びｍをＡＲＸモデルの次数とし、ｋを時間遅延とする。
【数１０】
2019511768.tif 000012
を、θでパラメータ表示されたＡＲＸモデルによるｙ（ｔ）の推定値とする。これは、以下のように表すことができる。
【数１１】
2019511768.tif 000013
ここで、
【数１２】
2019511768.tif 000014
、
【数１３】
2019511768.tif 000015
である。
【００５９】
【表１】
2019511768.tif 000016
【００６０】
一定の（ｎ、ｍ、ｋ）に関して、パラメータθはトレーニング時系列における全ての観測時点ｔ＝１、…、Ｎを伴う最小二乗法によって推定できる。実際には、「良好な」ＡＲＸモデルのみ異常検出に用いるべきであるため、ＡＲＸモデルの「適合度」が定義される。本明細書では、以下のように定義された適合度スコアＦ（θ）を用いる。
【数１４】
2019511768.tif 000017
ここで、
【数１５】
2019511768.tif 000018
は、全ての観測値ｙ（ｔ）の平均値である。Ｆ（θ）は常に１未満であり、Ｆ（θ）が大きい方が、ＡＲＸモデルが良好に観測データに適合することを示している。しきい値が指定され、ｘ及びｙに関するＡＲＸモデルの適合度スコアが該しきい値を超える場合、それらの間に不変関係（相関）が存在することが宣言される。これら対毎の相関を符号化する全ての不変リンクを含むネットワークは、不変ネットワークと呼ばれる。このシステムの不変ネットワークを構築する手順は、モデルトレーニング期間と呼ばれる。推定されたθは、テスト期間中に各時系列対の間の減少する相関を動的にトラッキングするために用いられる。
【００６１】
次に本発明の一実施形態による減少する相関の検出に関して説明する。
【００６２】
異常システムステージ内の減少する相関を検出するためにＡＲＸモデルを選択する最も簡単な手法は、予め決められた範囲内の（ｍ、ｎ、ｋ）の全ての可能な組合せを考慮し、最も高い適合度スコアを有するモデルを選択することである。物理的なシステムにおける異常検出等、現実世界の応用分野では、０≦ｎ、ｍ、ｋ≦２がよく用いられる。
【００６３】
本明細書に記載する方法で構築された不変関係を用いて、以下のような手順を用いて減少する相関を実時間でトラッキングする。各時点において、発明者等は、測定値ｙ（ｔ）と、
【数１６】
2019511768.tif 000019
で定義されるその推定値
【数１７】
2019511768.tif 000020
との（正規化）残差Ｒ（ｔ）を計算する。ここで、εｍａｘはＡＲＸモデルをトレーニングする際の最大誤差である。すなわち、
【数１８】
2019511768.tif 000021
である。残差が予め決められたしきい値を超える場合、この不変関係は「破損している」、すなわちこの２つの時系列間の相関が減少していると宣言される。システムの全ての減少する相関を含むネットワークは、破損したネットワークと呼ばれる。このシステムの破損したネットワークをトラッキングする手順は、試験期間と呼ばれる。
【００６４】
次に本発明が対処する問題について説明する。
【００６５】
Ｇ１がｎ個のノードを含む不変ネットワーク（グラフ２）であり、ＧｂがＧ１の破損したネットワークであるとする。２つの対称行列
【数１９】
2019511768.tif 000022
、
【数２０】
2019511768.tif 000023
を用いてネットワークＧ１及びＧｂの隣接行列をそれぞれ表す。この２つのネットワークは、本明細書で紹介する技術を用いて得ることができる。この２つの行列の値は、２値または実数値を用いることができる。２値の場合、１を２つの対応する時系列の間に相関があることを示すために用い、０は相関がないことを意味する。実数値の場合、例えば適合度スコアＦ（θ）及び残差Ｒ（ｔ）を２つの行列の値としてそれぞれ用いることができる。
【００６６】
発明者等の目的は、Ｇｂにおいて破損した状態が発生する可能性が最も高い、Ｇ１における原因となる異常ノードを検出することである。ここでは、最上位ランクのノードが原因となる異常の可能性が最も高くなるように、ノードをランク付けする有効なアルゴリズムを提供する。原因となる異常のランク付けベクトルは、ｅで表される。重要な表記は、表１に記載してある。
【００６７】
次に本発明の一実施形態による原因となる異常のランク付けアルゴリズムに関して説明する。
【００６８】
特に原因となる異常のランク付け（ＲＣＡ：Ranking Causal Anomalies）アルゴリズムについて説明する。原因となる異常のランク付けは、再構築エラー最小化問題としてモデル化される。提案するＲＣＡ法は、破損したネットワークの経験的尤度（empirical likelihood）を最適化すると同時に、不変ネットワークにおける故障伝搬も考慮する。
【００６９】
次に本発明の１つまたは複数の実施形態で使用される目的関数について説明する。
【００７０】
様々なシステム故障動作、システムノイズ及びデータ不確実性等により、最も早い時点で原因となる異常を正確に特定することは実現困難である。この問題を軽減するために、リスタート付きランダムウォーク（ＲＷＲ）技術を用いて不変ネットワークにおける故障伝搬をモデル化する。ｅが指標ベクトルを表し、ｅｉ（１≦ｉ≦ｎ）が不変ネットワークにおける対応するノードがカジュアル異常であるか否かを示すものとする。エントリｅｉは、全てのカジュアル異常ノードに関して１に設定され、それ以外は０に設定される。その結果、異常状態ｅは、以下の目的関数と共に他のノードに伝搬する。
【数２１】
2019511768.tif 000024
ここで、Ｄ∈Ｒｎ×ｎはＡの次数行列であり、ｃ∈（０、１）は正則化パラメータであり、ｒはｅの初期故障の伝搬後の異常重み（スコア）ベクトルである。式（５）は次の式と等価である。
【数２２】
2019511768.tif 000025
ここで、
【数２３】
2019511768.tif 000026
は正規化されたＡであり、Ｄ−１／２ＡＤ−１／２に等しい。同様に、Ｐの正規化は
【数２４】
2019511768.tif 000027
で表される。式（６）の第１項は平滑度制約であり、良好なランク付け関数では不変ネットワークにおける近い点との間でそれほど大きく変化しないことを意味している。第２項は適合度制約であり、良好なランク付け関数では初期異常の割当てからそれほど大きく変化しないことを意味している。これら２つの相反する制約のトレードオフは、正のパラメータｃによって制御される。
【数２５】
2019511768.tif 000028
は確率変数であるので、式（６）は以下の式によって静止点ｒに収束する。
【数２６】
2019511768.tif 000029
【００７１】
破損したネットワークの情報を符号化するため、ｒを用いて破損したネットワークを再構築する。Ｇｂ内に破損したリンクが存在し、例えば
【数２７】
2019511768.tif 000030
である場合、理論的にはノードｉ及びｊのうちの少なくとも一方が異常である。なお、その異常は、必ずしも原因となる異常であるとは限らず、潜在的な原因となる異常によって引き起こされる下流側故障である可能性があることに留意されたい。このため、ｒｉまたはｒｊは大きい値とする。したがって、ｒｉとｒｊの積を用いて
【数２８】
2019511768.tif 000031
の値を再構築できる。以下、これらを正規化して極値を避ける手順について説明する。破損したリンク
【数２９】
2019511768.tif 000032
の再構築の損失は、
【数３０】
2019511768.tif 000033
で計算できる。したがって、破損したネットワーク全体の再構築エラーは
【数３１】
2019511768.tif 000034
である。ここで、
【数３２】
2019511768.tif 000035
は要素毎の演算子であり、Ｍは不変ネットワークＧ１（１はエッジあり、０はエッジなし）の論理行列である。
【数３３】
2019511768.tif 000036
とし、ｒを再構築エラーの式に代入すると、以下の目的関数が得られる。
【数３４】
2019511768.tif 000037
【００７２】
式（８）における整数計画問題を解くことは困難であり、発明者等の目的は原因となる異常をランク付けすることであることを考慮して、ｅにおける非ゼロエントリ数を制御するパラメータτと共に、ｅに対してｌ１ペナルティを用いることでこの問題を緩和する。これにより、以下の目的関数が得られる。
【数３５】
2019511768.tif 000038
【００７３】
次に本発明の一実施形態による学習アルゴリズムに関して説明する。
【００７４】
ここでは、式（９）の目的関数を最適化する反復型乗算更新アルゴリズムを提供する。この目的関数は、ｅが静止点である場合にのみ、これらの更新が行われても不変である。特に、式（９）の最適化問題の解は、カールシュクーンタッカー（ＫＫＴ：Karush-Kuhn-Tucker）の相補性条件から得られる以下の定理に基づいている。
【００７５】
定理１。式（１０）に従ってｅを更新すると、式（９）の目的関数は収束するまで単調に減少する。
【数３６】
2019511768.tif 000039
ここで、
【数３７】
2019511768.tif 000040
及び
【数３８】
2019511768.tif 000041
は要素毎の演算子である。
【００７６】
定理１に基づいて、発明者等は最適化のための反復型乗算更新アルゴリズムを開発し、これをアルゴリズム１に要約する。このランク付けアルゴリズムは本明細書ではＲＣＡと呼ばれる。
【表２】
2019511768.tif 000042
【００７７】
次に本発明の一実施形態による理論解析に関して説明する。
【００７８】
最初に以下で示す導出（derivation）について説明する。
【００７９】
式（１０）の解は、以下の制約付き最適化理論で導き出される。目的関数はジョイントリ・コンベックス（jointly convex）ではないため、局所的な最適解を求めるために、有効な乗算更新アルゴリズムを採用する。定理１は、以下で示される。発明者等は、最適化のためのラグランジアン
【数３９】
2019511768.tif 000043
を公式化する。もちろん、Ｂ、Ｍ及び
【数４０】
2019511768.tif 000044
は対称行列である。
【数４１】
2019511768.tif 000045
とすると、以下が得られる。
【数４２】
2019511768.tif 000046
【００８０】
これは、以下のようになる。
【数４３】
2019511768.tif 000047
これにより、
【数４４】
2019511768.tif 000048
となる。
【００８１】
したがって、ｅに関するラグランジアンの部分導関数は以下のようになる。
【数４５】
2019511768.tif 000049
ここで、１ｎは、全て１のｎ×１ベクトルである。ｅに対する非負制約にカールシュクーンタッカー（ＫＫＴ）の相補性条件を用いると、以下の結果が得られる。
【数４６】
2019511768.tif 000050
【００８２】
上記式は、式（１０）で示されるｅに関する更新規則になる。
【００８３】
次に本発明の一実施形態による収束に関して説明する。
【００８４】
補助関数アプローチを用いて定理１における式（１０）の収束を証明する。補助関数の定義は以下のように導入される。
【００８５】
定義４．１。
【数４７】
2019511768.tif 000051
は、以下の条件が与えられた任意のｈ、
【数４８】
2019511768.tif 000052
に関して満たす場合、Ｌ（ｈ）の補助関数である。
【数４９】
2019511768.tif 000053
【００８６】
補題４．１。ＺがＬの補助関数である場合、Ｌは更新中に非増加である。
【数５０】
2019511768.tif 000054
【００８７】
定理２。Ｌ（ｅ）を、ｅを含むＬの全ての項の和を表すものとする。以下の関数はＬ（ｅ）の補助関数である。
【数５１】
2019511768.tif 000055
【００８８】
さらに、これは、ｅにおける凸関数であり、大域的な最小値を有する。
【００８９】
定理２は、
【数５２】
2019511768.tif 000056
及びヘッセ行列（Hessian matrix）
【数５３】
2019511768.tif 000057
の妥当性を検査することで証明できる。
【００９０】
定理２に基づき、
【数５４】
2019511768.tif 000058
は、
【数５５】
2019511768.tif 000059
を固定すると、ｅについて最小にできる。発明者等は
【数５６】
2019511768.tif 000060
と設定して、以下の更新式を得た。
【数５７】
2019511768.tif 000061
これは、上述したＫＫＴ条件から得られる更新式と一致している。
【００９１】
補題４．１及び定理２から、ｅの更新を反復するたびに、
【数５８】
2019511768.tif 000062
を得る。その結果、Ｌ（ｅ）は単調に減少する。目的関数の式（９）は０を下限値とするため、定理１の正しさが証明される。定理１は、同様の方法で証明できる。
【００９２】
次に本発明の一実施形態による複雑性の解析について説明する。
【００９３】
アルゴリズム１では、複雑さ
【数５９】
2019511768.tif 000063
を有するｎ×ｎ行列の逆行列を計算する必要がある。各反復処理において、２つのｎ×ｎ行列の乗算は不可避であるため、アルゴリズム１の全体時間の複雑さは
【数６０】
2019511768.tif 000064
となる。ここで、Ｉｔｅｒは収束するまでに必要な反復回数である。以下、ｎ×ｎ行列の逆行列の計算及び２つのｎ×ｎ行列の乗算を回避する別のアルゴリズムを提案する。時間の複雑さを、
【数６１】
2019511768.tif 000065
に低下させることができる。
【００９４】
次に本発明の一実施形態による計算速度の向上について説明する。
【００９５】
上述した解析からアルゴリズム１の時間の複雑さは
【数６２】
2019511768.tif 000066
であると判定されている。ｎ×ｎ行列の逆行列の計算及び２つのｎ×ｎ行列の乗算を回避する別のアルゴリズムを提供する。時間の複雑さを
【数６３】
2019511768.tif 000067
に低下させることができる。式（９）の目的関数を緩和し、異常重みベクトルｒ及び原因となる異常のランク付けベクトルｅの両方を最適化することで計算速度の向上が実現される。目的関数は、以下の通りである。
【数６４】
2019511768.tif 000068
【００９６】
上記の目的関数を解くには、代替方式を使用できる。すなわち、ｅを固定しつつｒに関して目的関数を最適化し、またその逆を行う。この手順を収束するまで継続する。目的関数は、ｒ、ｅが静止点である場合にのみ、これらの更新が行われても不変である。特に、式（２０）の最適化問題の解は、カールシュクーンタッカー（ＫＫＴ）の相補性条件から得られる以下の定理に基づいている。その解の導出及び定理３の証明は定理１の場合と同様である。
【００９７】
定理３。もう一つの方法として、式（２１）及び式（２２）によりｅ及びｒを更新すると、式（２０）の目的関数は収束するまで単調に減少する。
【数６５】
2019511768.tif 000069
【００９８】
定理３に基づき、アルゴリズム１と同様に、最適化のための反復型乗算更新アルゴリズムを開発できる。このランク付けアルゴリズムは、Ｒ−ＲＣＡと呼ばれる。式（２１）及び式（２２）からアルゴリズム１におけるｎ×ｎ行列の逆行列の計算及び２つのｎ×ｎ行列の乗算が首尾よく回避されることが分かる。しかしながら、パラメータ空間が２倍になっている。この緩和は、計算性能を有効に改善する。
【００９９】
次に本発明の一実施形態によるソフトマックス正規化について説明する。
【０１００】
ここでは、２つのノードｉ及びｊのランク付け値の積ｒｉ・ｒｊを、２つのノード間のエッジが減少している（破損している）ことの証拠の強さとして用いる。しかしながら、ランク付け値ｒにおいては極値（extreme values）または外れ値（outliers）の問題がある。極値または外れ値をデータセットから取り除くことなくデータにおけるそれらの影響を軽減するため、ランク付け値ｒに対してソフトマックス正規化を用いる。したがって、ランク付け値は、２つのランク付け値を乗算する前にシグモイド関数を用いて非線形変換される。再構築エラーは、
【数６６】
2019511768.tif 000070
であり、σ（・）は、以下のようなソフトマックス関数である。
【数６７】
2019511768.tif 000071
【０１０１】
アルゴリズム１のための対応する目的関数は以下のように修正される。
【数６８】
2019511768.tif 000072
【０１０２】
同様に、式（２０）の目的関数は以下のように修正される。
【数６９】
2019511768.tif 000073
【０１０３】
これら２つの目的関数の最適化は、次の２つの定理に基づいている。
【０１０４】
定理４。以下のように式（２６）によりｅを更新すると、式（２４）の目的関数は収束するまで単調に減少する。
【数７０】
2019511768.tif 000074
ここで、
【数７１】
2019511768.tif 000075
である。
【０１０５】
定理５。以下のように式（２７）によりｅを更新すると、式（２５）の目的関数は収束するまで単調に減少する。
【数７２】
2019511768.tif 000076
ここで、Λ＝σ（ｒ）σＴｒ）であり、ρ＝σＴ（ｒ）σ（ｒ）である。
【０１０６】
定理４及び定理５は、定理１と同様の方法で証明できる。これらのソフトマックス正規化を用いるランク付けアルゴリズムは、それぞれＲＣＡ−ＳＯＦＴ及びＲ−ＲＣＡ−ＳＯＦＴと呼ばれる。
【０１０７】
次に本発明の一実施形態による時間的に破損したネットワーク及び動的に破損したネットワークによる平滑化に関して説明する。
【０１０８】
異常は、時間が経過するにつれて不変ネットワーク内を伝搬する可能性がある。しかしながら、根本カジュアル異常は、期間Ｔ内では、通常、不変のままである。この直感に基づいて、時間的に破損したネットワークと動的に破損したネットワークとを合わせて考慮する平滑化方法を開発する。すなわち、平滑化項
【数７３】
2019511768.tif 000077
を上述した目的関数に追加する。ここで、ｅ（ｉ−１）及びｅ（ｉ）は、２つの連続する時点における原因となる異常のランク付けベクトルである。これにより、時間的に破損したネットワークの平滑化に用いるアルゴリズムＲＣＡの目的関数は、以下の式（２８）で示される。
【数７４】
2019511768.tif 000078
【０１０９】
式（２８）の更新式は以下のように導出できる。
【数７５】
2019511768.tif 000079
【０１１０】
これら時間的ネットワーク平滑化を用いたランク付けアルゴリズムは、Ｔ−ＲＣＡ、Ｔ−Ｒ−ＲＣＡ、Ｔ−ＲＣＡ−ＳＯＦＴ及びＴ−Ｒ−ＲＣＡ−ＳＯＦＴと呼ばれる。
【０１１１】
次に従来の手法よりも優れている本発明の特徴／利点に関して説明する。
【０１１２】
不変ネットワークを用いて原因となる異常を検出する既存の手法は３つの共通する制限を有する。すなわち、（１）これらの手法は不変ネットワーク内の潜在的な故障伝搬を考慮していない、（２）これらの手法が用いるランク付けのためのスコアリングポリシーは、原因となる異常の良好な証拠にはならない、（３）これらの手法はノイズ除去に有益と認識されている、時間的に破損したネットワークと動的に破損したネットワークとを合わせて考慮することができない。本発明では、リスタート付きランダムウォークモデルを用いて初期のシード異常の伝搬を明確に考慮するだけでなく、隣接するタイムスタンプにまたがる異常を時間的に平滑化することで、これらの制限を克服している。
【０１１３】
次に本発明によって達成される解決策の競争力の高い／商業的な価値について説明する。
【０１１４】
本発明は、発電所、クラウド、製造ライン及びコンピュータネットワークシステム等の大規模システムにおいて、真に原因となる異常を検出する精度を向上させることができる。最も重要な異常を識別することで、オペレータは大規模な物理的システムのデバッギング、保守、修理の労力を大きく省略できる。これにより、大規模システムの稼働時間を長くしてアウトプットを増大させることができる。
【０１１５】
本明細書に記載した実施形態は、ハードウェアで実現してもよく、ソフトウェアで実現してもよく、ハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含んでいてもよい。好ましい実施形態において、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むが、これらに限定されないソフトウェアでも実現可能である。
【０１１６】
実施形態には、コンピュータもしくは任意の命令実行システムによって使用される、または関連して使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体からアクセスできる、コンピュータプログラム製品を含んでもよい。コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体には、命令実行システム、機器、もしくは装置によって使用される、または関連して使用されるプログラムを格納、伝達、伝搬または転送する任意の機器を含んでもよい。該媒体は、磁気媒体、光学媒体、電子媒体、電磁気媒体、赤外線媒体、または半導体システム（または機器もしくは装置）、あるいは伝搬媒体であってよい。該媒体には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク及び光ディスク等のコンピュータで読み取り可能な媒体を含んでもよい。
【０１１７】
各コンピュータプログラムは、汎用または特別な目的を持つプログラム可能なコンピュータで読み取ることができる、機械で読み取り可能なストレージメディアまたは装置（例えば、プログラムメモリまたは磁気ディスク）に格納される。該コンピュータプログラムは、ストレージメディアまたは装置から本明細書に記載された手順を実行するコンピュータで読み出される、該コンピュータの設定及び制御動作のためのものである。本発明のシステムには、本明細書に記載した機能を実行する、特定の及び事前に定義された方法でコンピュータに動作させるように構成されたコンピュータプログラムを含む、コンピュータで読み取り可能なストレージメディアも考慮される。
【０１１８】
プログラムコードを記憶及び／または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ要素に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えていてもよい。このメモリ要素には、処理の実行中にバルク記憶装置からコードが検索される回数を減らすために、プログラムコードの実際の実行中に用いられるローカルメモリ、バルク記憶装置及び少なくともいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリを備えていてもよい。入出力またはＩ／Ｏ装置（限定されるものではないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティング装置等を含む）は、直接またはＩ／Ｏコントローラを介してシステムに接続されてもよい。
【０１１９】
ネットワークアダプタは、データ処理システムが、プライベートネットワークまたは公衆ネットワークを介して、他のデータ処理システムまたは遠隔プリンタもしくは記憶装置に接続されることを可能にするために、上記システムと接続されていてもよい。モデム、ケーブルモデム及びイーサネット（登録商標）カードは、現在利用可能なタイプのネットワークアダプタのほんの一握りのものである。
【０１２０】
本明細書において、本発明の「１つの実施形態」または「実施形態」だけでなく、それらの他のバリエーションに言及することは、該実施形態と共に説明する、個別の特徴、構造、特性等々が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。そのため、「１つの実施形態において」または「一実施形態において」という表現、任意の他のバリエーションの記載は、本明細書の全体を通して様々な場所で現れるが、それらは必ずしも全てが同じ実施形態に言及しているわけではない。
【０１２１】
例えば、「Ａ／Ｂ」、「Ａ及び／またはＢ」、並びに「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」の場合における「／」、「及び／または」、並びに「うちの少なくとも１つ」のうちのいずれかを使用している場合、第１に挙げた選択肢（Ａ）のみの選択、第２に挙げた選択肢（Ｂ）のみの選択、または両方の選択肢（Ａ及びＢ）の選択を含むことを意図したものと理解すべきである。さらに例を挙げれば、「Ａ、Ｂ及び／またはＣ」、並びに「Ａ、Ｂ及びＣのうちの少なくとも１つ」の場合、このような表現法は、第１に挙げた選択肢（Ａ）のみの選択、第２に挙げた選択肢（Ｂ）のみの選択、第３に挙げた選択肢（Ｃ）のみの選択、第１及び第２に挙げた選択肢（Ａ及びＢ）のみの選択、第１及び第３に挙げた選択肢（Ａ及びＣ）のみの選択、第２及び第３に挙げた選択肢（Ｂ及びＣ）のみの選択、または３つの選択肢全て（Ａ及びＢ及びＣ）の選択を含むことを意図したものである。上述した例は、当業者に容易に明らかとなるように、列挙される多数の項目に応じて拡大適用される。
【０１２２】
上記は、あらゆる観点において説明的（illustrative）かつ典型的（exemplary）であって限定的でないものと理解されるべきであり、本明細書で開示する本発明の範囲は、詳細な説明から決定されるべきではなく、特許法で認められた最大限の広さに基づいて解釈される特許請求の範囲から決定されるべきである。本明細書中に図示及び記載されている実施形態は、本発明の原理を説明するものにすぎず、本発明の範囲及び主旨から逸脱することなく当業者は様々な変更を実施することができることを理解されたい。当業者は、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく、様々な他の特徴の組み合わせを実施できる。以上、本発明の態様について、特許法で要求される細部及び詳細な事項と共に説明したが、特許証で保護されることを要求する特許請求の範囲は、添付の特許請求の範囲に示されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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