Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection

Инциденты, обнаруженные детектором Rule Detector

07 декабря 2022

ID 225040

Элемент ML-модели, построенный на основе детектора Rule Detector, состоит из одного или несколько диагностических правил. Результатом работы каждого диагностического правила является получение значения индикаторного тега, которое вычисляется в каждый момент времени. Имя и описание индикаторного тега отражают назначение диагностического правила, например: Отказ сенсора X, Лопатки турбины загрязнены или Падение оборотов ротора. Вы можете интерпретировать значения индикаторного тега следующим образом:

  • Получено значение 0. Диагностическое правило в текущий момент не сработало или не применимо.
  • Получено значение 1. Диагностическое правило в текущий момент сработало.
  • В отдельных случаях возможны промежуточные значения от 0 до 1. Диагностическое правило в текущий момент сработало частично.

В момент, когда значение индикаторного тега достигает установленного для диагностического правила порога (как правило, равного единице), детектор Rule Detector регистрирует инцидент. Индикаторный тег отображается в таблице инцидентов раздела Инциденты. Для каждого инцидента, зарегистрированного детектором Rule Detector автоматически формируется пресет Tags for event #N, который доступен для выбора в разделе История. В составе этого пресета присутствует индикаторный тег, вызвавший инцидент, а также теги, входящие в состав соответствующего диагностического правила.

Для отображения графиков индикаторных тегов вы можете включить отображение предсказанных значений тегов в разделе История.

Вам помогла эта статья?
Что нам нужно улучшить?
Спасибо за ваш отзыв, вы помогаете нам становиться лучше!
Спасибо за ваш отзыв, вы помогаете нам становиться лучше!