[發明專利]異常流量的檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 201510698643.2
• 申請日: 2015-10-23
• 公開（公告）號: CN106611348A
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發明（設計）人: 安桂雪;唐珺
• 申請（專利權）人: 北京國雙科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;H04L12/26
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司11240
• 代理人: 韓建偉,趙冬梅

1.一種異常流量的檢測方法，其特征在于，包括：

從廣告的監測數據中提取訪客訪問所述廣告的訪客數據，其中，所述訪客和所述訪客數據均為多個，每個所述訪客數據均包括訪客標識和訪問所述廣告的時間信息；

從多個所述訪客數據中提取第一訪客數據，其中，所述第一訪客數據為多個所述訪客數據中時間信息在第一預設時間內的訪客數據，并且所述第一訪客數據的數量為多個；

判斷訪客標識為同一個第一訪客標識的任意兩個所述第一訪客數據的時間差是否在第二預設時間內；

如果判斷出訪客標識為同一個所述第一訪客標識的相鄰的任意兩個所述第一訪客數據的時間差在所述第二預設時間內，從所述第一訪客數據中提取出第二訪客數據，并確定所述第二訪客為導致流量異常的訪客，其中，所述第二訪客數據為滿足第一預設條件的所述第一訪客數據，所述第一預設條件為訪客標識為同一個所述第一訪客標識的任意兩個所述第一訪客數據的時間差在所述第二預設時間內。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在從多個所述訪客數據中提取第一訪客數據之后，所述方法還包括：

將所述第一訪客數據存儲至第一數據庫。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在從所述第一訪客數據中提取出第二訪客數據之后，所述方法還包括：

將所述第二訪客數據存儲至第二數據庫。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在從所述第一訪客數據中提取出第二訪客數據之后，所述方法還包括：

根據所述第二訪客數據的時間信息，計算訪客標識相同的所述第二訪客數據隨時間的分布。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在計算訪客標識相同的所述第二訪客數據隨時間的分布之后，所述方法還包括：

提取目標訪客的目標時間段，其中，所述目標訪客是所述第二訪客數據的訪客標識所標識的訪客，所述目標時間段是滿足第二預設條件的時間段，所述第二預設條件是在所述目標時間段內，所述第二訪客數據的個數大于第一閾值；

對多個所述目標訪客的相同的目標時間段的個數進行求和，得到多個所述目標時間段的數量；

篩選出多個所述目標時間段中數量大于第二閾值的目標時間段，得到容易產生異常流量的時間段。

6.一種異常流量的檢測裝置，其特征在于，包括：

第一提取單元，用于從廣告的監測數據中提取訪客訪問所述廣告的訪客數據，其中，所述訪客和所述訪客數據均為多個，每個所述訪客數據均包括訪客標識和訪問所述廣告的時間信息；

第二提取單元，用于從多個所述訪客數據中提取第一訪客數據，其中，所述第一訪客數據為多個所述訪客數據中時間信息在第一預設時間內的訪客數據，并且所述第一訪客數據的數量為多個；

判斷單元，用于判斷訪客標識為同一個第一訪客標識的任意兩個所述第一訪客數據的時間差是否在第二預設時間內；

第三提取單元，用于當判斷出訪客標識為同一個所述第一訪客標識的相鄰的任意兩個所述第一訪客數據的時間差在所述第二預設時間內時，從所述第一訪客數據中提取出第二訪客數據，并確定所述第二訪客為導致流量異常的訪客，其中，所述第二訪客數據為滿足第一預設條件的所述第一訪客數據，所述第一預設條件為訪客標識為同一個所述第一訪客標識的任意兩個所述第一訪客數據的時間差在所述第二預設時間內。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第一存儲單元，用于在所述第二提取單元從多個所述訪客數據中提取第一訪客數據之后，將所述第一訪客數據存儲至第一數據庫。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第二存儲單元，用于在所述第三提取單元從所述第一訪客數據中提取出第二訪客數據之后，將所述第二訪客數據存儲至第二數據庫。

9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第一計算單元，用于在所述第三提取單元從所述第一訪客數據中提取出第二訪客數據之后，根據所述第二訪客數據的時間信息，計算訪客標識相同的所述第二訪客數據隨時間的分布。

10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第四提取單元，用于在所述第一計算單元計算訪客標識相同的所述第二訪客數據隨時間的分布之后，提取目標訪客的目標時間段，其中，所述目標訪客是所述第二訪客數據的訪客標識所標識的訪客，所述目標時間段是滿足第二預設條件的時間段，所述第二預設條件是在所述目標時間段內，所述第二訪客數據的個數大于第一閾值；

第二計算單元，用于對多個所述目標訪客的相同的目標時間段的個數進行求和，得到多個所述目標時間段的數量；

篩選單元，用于篩選出多個所述目標時間段中數量大于第二閾值的目標時間段，得到容易產生異常流量的時間段。