【手続補正書】
【提出日】令和1年10月31日(2019.10.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つのシステム又は複数のシステムのネットワークに由来する、非構造化データ及び／又はハイブリッドデータを含む複数のデータストリームにおける異常シーケンスを検出する方法であって、
前記一つのシステム又は複数のシステムから前記データストリームを収集するステップと、
前記収集されたデータストリームを複数の時間間隔で分割するステップと、
前記複数の時間間隔の各々について、各データストリームに関連づけられたパラメータの値を決定するステップであり、前記パラメータは前記時間間隔内で発生するイベントの重大度の和に関する重大度値を含む、ステップと、
前記複数の時間間隔の各々について、前記パラメータのそれぞれの期待値を決定するステップと、
前記複数の時間間隔の各々について、前記パラメータの前記期待値と前記データストリームに関連づけられた前記パラメータの前記決定された値との偏差を計算するステップと、
前記計算された偏差の関数であり、一続きのイベントを表す偏差関数が閾値を上回る場合、前記収集されたデータストリームにおける異常シーケンスを検出するステップと、
を含み、
異常シーケンスが検出された際には、
前記検出された異常シーケンスを、異常のデータベースに記憶された少なくとも一つの異常パターンと比較するステップであり、前記異常のデータベースは、各異常パターンについて、複数の時間間隔の間の複数のデータストリームについてのパラメータ値の記憶されたパターンを含み、前記検出された異常シーケンスについて、前記複数のデータストリームについてのパラメータ値のパターンを、前記複数の時間間隔の間の前記複数のデータストリームについてのパラメータ値の前記記憶されたパターンと比較するステップを含む、ステップと、
前記パラメータ値の記憶されたパターンの類似したひとつの分類を前記検出された異常シーケンスに適用することにより前記検出された異常シーケンスを分類するステップと、
前記適用された分類に予め関連づけられたアクションを前記検出された異常シーケンスに割り当てるステップと、
をさらに含む方法。
【請求項２】
前記閾値は手動で設定される、あるいは自動的に決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データストリームに関連づけられたパラメータの値を決定するステップは、
前記時間間隔内のゼロ以上のイベントの発生を検出するステップと、
前記時間間隔内の前記ゼロ以上のイベントの前記検出された発生に基づき重大度値を割り当てることにより、前記時間間隔内の前記データストリームに関連づけられたパラメータの値を決定するステップと、
を含む、請求項１又は２のうち１項に記載の方法。
【請求項４】
前記データストリームに関連づけられたパラメータの値を決定するステップは、
前記時間間隔内の複数のイベントの発生を検出するステップと、
前記複数のイベントの各々に重大度値を割り当てるステップと、
前記割り当てられた重大度値の和を計算することにより、前記時間間隔内の前記データストリームに関連づけられたパラメータの値を決定するステップと、
を含む、請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記パラメータの前記期待値は、前記パラメータの既知の値、又は少なくとも一つの前に検出された異常に基づき決定された値である、請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記異常のデータベースは、前に検出された異常の機械学習、異常のオペレータ分類、及び／又は異常のユーザ入力を通して作成されたデータベースである、請求項１乃至５のうち１項に記載の方法。
【請求項７】
前記検出された異常を、異常のデータベースに記憶された少なくとも一つの前に検出された異常と比較するステップは、
前記検出された異常と前記異常のデータベースに記憶された前記少なくとも一つの異常との間の類似度の尺度を決定するステップ
を含む、請求項１乃至６のうち１項に記載の方法。
【請求項８】
前記検出された異常は、前記検出された異常と前記異常のデータベースに記憶された前記少なくとも一つの異常との間の相違が所定の閾値より小さい場合に、前記異常のデータベースに記憶された前記少なくとも一つの異常に類似すると決定される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
当該方法は、
時間セグメントを構成する、設定された数の時間間隔を処理するステップと、
前記時間セグメントをそれぞれ、継続時間及び時間範囲の関数として定義するステップであり、前記継続時間は収集されたデータが処理される間の時間間隔であり、前記時間範囲は前記セグメントの大きさを定義する変数である、ステップと、
をさらに含む、請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
異常シーケンスが検出されると、当該方法は、
前記検出された異常シーケンスを前記異常パターンのデータベースに記憶するステップ
をさらに含む、請求項１乃至９のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
当該方法は、
前記データに関連づけられたパラメータの前記決定された値は、前記時間間隔内で発生するそれぞれのイベントのデータに存在するキートリガーワードに対応する重大度値である、 
請求項１乃至１０のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
当該方法は、
異常シーケンスを検出したことに応答して、前記収集されたデータストリームを再調査して前記データストリームのシーケンスに含まれるデータを検証するステップ
をさらに含む、請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
当該方法は、
異常シーケンスを検出したことに応答して、前記異常の原因を緩和する緩和手法を実行するステップ
をさらに含む、請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
一つのシステム又は複数のシステムのネットワークに由来する複数のデータストリームにおける異常シーケンスを検出する装置であって、
少なくとも一つのシステムから複数のデータストリームを収集するように動作可能なコレクタモジュールと、
前記収集されたデータストリームを複数の時間間隔で分割し、前記複数の時間間隔の各々について、各データストリームに関連づけられたパラメータの値を決定し、前記パラメータは前記時間間隔内で発生するイベントの重大度の和に関する重大度値を含み、前記パラメータの期待値と、前記データストリームに関連づけられた前記パラメータの前記決定された値との偏差を計算するように動作可能なプロファイラモジュールと、
前記計算された偏差の関数であり、一続きのイベントを表す偏差関数が閾値を上回る場合、前記収集されたデータストリームにおける異常シーケンスを検出するように動作可能なプロセッサであり、
異常が検出された際には、
前記検出された異常シーケンスを、異常のデータベースに記憶された一つ以上の異常パターンと比較し、前記異常のデータベースは、各異常パターンについて、複数の時間間隔の間の複数のデータストリームについてのパラメータ値の記憶されたパターンを含み、
前記検出された異常シーケンスについて、前記複数のデータストリームについてのパラメータ値のパターンを、前記複数の時間間隔の間の前記複数のデータストリームについてのパラメータ値の前記記憶されたパターンと比較し、
前記パラメータ値の記憶されたパターンの類似した一つの分類を前記検出された異常シーケンスに適用することにより前記検出された異常シーケンスを分類し、
前記適用された分類に予め関連づけられたアクションを前記検出された異常シーケンスに割り当てるように動作可能である、プロセッサと、
を含む装置。
【請求項１５】
プロセッサに請求項１乃至１３のうちいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。