[發明專利]電子裝置、互聯網服務系統風險預警方法及存儲介質

有效

• 申請號: 201810102911.3
• 申請日: 2018-02-01
• 公開（公告）號: CN108449313B
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 包曉華
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 于志光;郭夢霞

1.一種電子裝置，其特征在于，所述電子裝置包括存儲器、及與所述存儲器連接的處理器，所述處理器用于執行所述存儲器上存儲的互聯網服務系統風險預警程序，所述互聯網服務系統風險預警程序被所述處理器執行時實現如下步驟：

A1、若有待識別運行狀態的互聯網服務系統，則從所述互聯網服務系統的處理數據中獲取第一預設時間段內的處理數據；

A2、利用預先訓練的預警模型對所獲取的處理數據進行運行風險識別，以識別出所述互聯網服務系統的運行風險概率值；

A3、若識別出的風險概率值大于預設的風險概率閾值，則生成預警信息提示用戶，或者，若識別出的風險概率值小于或等于預設的風險概率閾值，則向所述互聯網服務系統繼續發送處理請求；

所述預先訓練的預警模型為神經網絡概率模型，所述預警模型的訓練過程包括如下步驟：

E、獲取所述互聯網服務系統的第一預設數量的處理數據樣本，將獲取的第一預設數量的處理數據樣本分為對應的第一比例的訓練集和第二比例的測試集，第一預設數量的處理數據樣本的數量級為千級；

F、利用所述第一比例的訓練集中的各個處理數據訓練所述預警模型，以得到訓練好的預警模型；

G、利用所述第二比例測試集中各個處理數據對所述預警模型進行測試，若測試通過，則訓練結束，或者，若測試不通過，則增加所述第一比例訓練集中的處理數據樣本并重新執行所述步驟E和所述步驟F；

所述處理數據包括CPU利用率，請求并發量，請求數據的大小，平均響應時間、以及處理數據的環境信息；其中，所述處理數據的環境信息包括環境區域，所述環境區域包括信息共享區、數據隔離區；

所述互聯網服務系統風險預警程序被所述處理器執行時還實現如下步驟：

在第二預設的時間內，對所述預警模型進行更新處理；所述對所述預警模型進行更新處理的步驟包括，獲取在第二預設時間段內所述第一預設數量的所述互聯網服務系統對應的處理數據樣本，基于獲取的處理數據樣本，對所述預警模型重復進行訓練及測試；其中，所述第二預設時間大于所述第一預設時間。

2.如權利要求1所述的電子裝置，其特征在于，在所述步驟G中，所述利用所述第二比例的測試集中各個處理數據對所述預警模型進行測試的步驟包括：

將所述第二比例的測試集中的各個處理數據分為多個處理數據集，每個所述處理數據集包含第二預設數量的處理數據；

利用訓練好的所述預警模型分別對各個所述處理數據集進行使用風險識別，以得出各個所述處理數據集對應的運行風險概率值；

若各個所述處理數據集對應的風險概率值之間的平均誤差值大于預設的誤差閾值，則針對該預警模型的準確性測試不通過，或者若各個所述處理數據集對應的風險概率值之間的平均誤差值小于或等于預設的誤差閾值，則針對該模型的準確性測試通過。