[發明專利]一種通信能力開放異常檢測方法和裝置在審
| 申請號: | 201810595921.5 | 申請日: | 2018-06-11 |
| 公開(公告)號: | CN110581834A | 公開(公告)日: | 2019-12-17 |
| 發明(設計)人: | 邢彪;鄭屹峰;張卷卷;凌啼;章淑敏;徐昊帆 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團浙江有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號: | H04L29/06 | 分類號: | H04L29/06;H04L12/26 |
| 代理公司: | 11002 北京路浩知識產權代理有限公司 | 代理人: | 王瑩;李相雨 |
| 地址: | 310016 *** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 通信能力 異常檢測 運行參數 異常檢測模型 開放平臺 方法和裝置 移動互聯網應用 在線實時檢測 并發事務 風險防范 時延數據 異常事件 運營商 檢測 樣本 預警 開放 輸出 發現 | ||
1.一種通信能力開放異常檢測方法,其特征在于,包括:
將待檢測通信能力開放平臺的運行參數輸入至異常檢測模型,輸出所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果;
其中,所述運行參數包括API調用數據、并發事務數據和模塊時延數據中的至少一種;所述異常檢測模型為基于樣本運行參數訓練得到的。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將待檢測通信能力開放平臺的運行參數輸入至異常檢測模型,輸出所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果,具體包括:
將所述運行參數輸入至所述異常檢測模型的自編碼神經網絡,輸出所述運行參數對應的重構參數;
計算所述運行參數和所述重構參數之間的重構誤差;
若所述重構誤差大于預設閾值,則將所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果設置為異常。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述API調用數據包括API總調用量、API調用失敗量、API調用成功量、API調用成功率、API調用最大響應時延和API調用最小響應時延中的至少一種;
所述并發事務數據包括峰值并發事務數和/或平均并發事務數;
所述模塊時延數據包括南向組件平均時延、北向組件平均時延、E-SA業務能力接入模塊平均處理時延、E-SO業務編排模塊平均處理時延、M-SO運營管理編排模塊平均處理時延和BUS-SO消息總線模塊平均處理時延中的至少一種。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述將所述運行參數輸入至所述異常檢測模型的自編碼神經網絡,輸出所述運行參數對應的重構參數,具體包括:
將所述運行參數輸入至所述自編碼神經網絡的編碼器,輸出所述運行參數的特征向量;所述編碼器用于對所述運行參數進行壓縮降維;
將所述特征向量輸入至所述自編碼神經網絡的解碼器,輸出所述運行參數對應的重構參數;所述解碼器用于對所述特征向量進行還原重建。
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述若所述重構誤差大于預設閾值,則將所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果設置為異常,之前還包括:
根據所述異常檢測模型的精確率、召回率和F-Measure中的至少一種確定所述預設閾值。
6.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述將待檢測通信能力開放平臺的運行參數輸入至異常檢測模型,輸出所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果,之前還包括:
基于所述樣本運行參數,將所述樣本運行參數和自編碼神經網絡輸出的樣本重構參數的均方誤差作為目標函數訓練所述自編碼神經網絡;所述樣本運行參數為通信能力開放平臺處于正常狀態時的運行參數。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述樣本運行參數,將所述樣本運行參數和自編碼神經網絡輸出的樣本重構參數的均方誤差作為目標函數訓練所述自編碼神經網絡,之前還包括:
對樣本運行參數進行標準化處理;
對應地,所述將待檢測通信能力開放平臺的運行參數輸入至異常檢測模型,輸出所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果,之前還包括:
對所述運行參數進行標準化處理。
8.一種通信能力開放異常檢測裝置,其特征在于,包括:
異常檢測單元,用于將待檢測通信能力開放平臺的運行參數輸入至異常檢測模型,輸出所述待檢測通信能力開放平臺的異常檢測結果;
其中,所述運行參數包括API調用數據、并發事務數據和模塊時延數據中的至少一種;所述異常檢測模型為基于樣本運行參數訓練得到的。
9.一種通信能力開放異常檢測設備,其特征在于,包括處理器、通信接口、存儲器和總線,其中,處理器,通信接口,存儲器通過總線完成相互間的通信,處理器可以調用存儲器中的邏輯指令,以執行如權利要求1至7任一所述的通信能力開放異常檢測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一所述的通信能力開放異常檢測方法。
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