Перейти к основному содержимому
Версия: 5.0

Статистика

Вычисляет статистику о действиях объекта за промежуток времени. Используется для обнаружения аномалий, таких как:

  • число подключений к VPN за 20 минут, превысило стандартные показатели для пользователя
  • пользователь отправил необычно большой объем писем за час

Описание алгоритма​

  1. К данным индексов источников применяется общий и временной фильтры
  2. Данные разбиваются на интервалы
  3. Для поля или результата выполнения скрипта на каждом интервале вычисляется функция агрегации, указанная в настройках алгоритма. В целом получается массив чисел, где каждое число это результат функции агрегации для данных в интервале
  4. Вычисляется статистика для массива, полученного на предыдущем шаге

Входные параметры​

  • Фильтр - общий фильтр источников (используются выражения из команды search)

  • Индекс для результатов - индекс в который записываются результаты выполнения

  • Интервал - величина промежутков времени на которые разделяются данные источников. (Примеры заполнения: 1y - год, 1M - месяц, 1d - день, 1H - час, 1m - минута, 1s - секунда)

  • Пропускать интервалы без данных - пустые интервалы не учитываются в расчете статистики

  • Функция - функция агрегации. Одна из функций:

    • sum - сумма
    • min - минимальное
    • max - максимальное
    • avg - среднее
    • dc - количество уникальных значений
    • count - количество событий в интервале

  • Скрипт - painless-скрипт для вычисления числового значения аргумента функции

  • Поле - название числового поля источника данных, значение которого будет использоваться как аргумент функции

  • Частичное обновление - позволяет выбрать режим обновления данных:

    • Если выключено - при каждом запуске старые данные будут очищаться, загружая только новые значения
    • Если включено - старые данные будут сохраняться и дополняться новыми значениями, обогащая уже накопленные записи
    примечание

    В режиме частичного обновления перерасчету подлежат только значения percentiles и базовые метрики из extended_stats (min, max, sum, count, avg). Остальные агрегаты extended_stats не обновляются.

    Обратите внимание, что в этом режиме нельзя провести расчёт по функции dc.

  • Настройка исключений - предоставляет возможность указать правила исключений данных из расчета. При нажатии открывается модальное окно, в котором можно добавить условия для исключения отдельных объектов.

Входные данные​

Входные данные определяются индексами и временным интервалом в общих настройках.

Выходные данные​

В результате выполнения алгоритма результирующий индекс содержит структурированные статистические данные для заданных настроек:

  • _meta.calculation.id - идентификатор настройки алгоритма в политике профилирования
  • _meta.calculation.type - тип алгоритма
  • _meta.execution.start_time - время запуска политики профилирования
  • _meta.execution.id - идентификатор запуска политики профилирования
  • _meta.object.identity - массив идентификаторов UBA объекта
  • _meta.object.id - технический идентификатор UBA объекта
  • _calculation - результат выполнения алгоритма
  • _calculation.extended_stats - расширенная статистика по всем интервалам
  • _calculation.percentiles - процентиль по всем интервалам
  • _calculation.span - величина интервала
Пример json-объекта результата
{
    "_index": "test-aggs-result",
    "_id": "_pOmmI4BtwOJADfCzSjL",
    "_score": 8.713484,
    "_source": {
        "_meta": {
            "calculation": {
                "id": "1phiQY4BEuHUnGrO6ufe",
                "type": "aggregation"
            },
            "execution": {
                "start_time": "2025-04-04T09:57:09.096Z",
                "id": "-ZOmmI4BtwOJADfCzShr"
            },
            "object": {
                "identity": [
                    "romanov.a@volgablob.ru",
                    "89166788776",
                    "romanov.a"
                ],
                "id": "9186db972bafeafed6411ab644d0313bb1def204"
            }
        },
        "_calculation": {
            "extended_stats": {
                "count": 2,
                "min": 5,
                "max": 5,
                "avg": 5,
                "sum": 10,
                "sum_of_squares": 50,
                "variance": 0,
                "variance_population": 0,
                "variance_sampling": 0,
                "std_deviation": 0,
                "std_deviation_population": 0,
                "std_deviation_sampling": 0,
                "std_deviation_bounds": {
                    "upper": 5,
                    "lower": 5,
                    "upper_population": 5,
                    "lower_population": 5,
                    "upper_sampling": 5,
                    "lower_sampling": 5
                }
            },
            "percentiles": {
                "values": {
                    "1.0": 5,
                    "5.0": 5,
                    "25.0": 5,
                    "50.0": 5,
                    "75.0": 5,
                    "95.0": 5,
                    "99.0": 5
                }
            },
            "last_timestamp": "2025-04-04T09:57:09.096Z",
            "span": "1d"
        }
    }
}