[發明專利]一種數據采集的方法及終端設備在審

申請號：	202011628839.1	申請日：	2020-12-30
公開（公告）號：	CN112667723A	公開（公告）日：	2021-04-16
發明（設計）人：	陳家明	申請（專利權）人：	平安證券股份有限公司
主分類號：	G06F16/25	分類號：	G06F16/25;G06Q40/04
代理公司：	深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414	代理人：	張全文
地址：	518000 廣東省深圳市福田***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種數據采集方法終端設備
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【說明書】：

本申請適用于區塊鏈技術領域，提供了一種數據采集的方法及設備，包括：為用于采集目標數據的接口配置中間件；調用所述中間件從目標數據庫獲取原始數據，并通過所述中間件對所述原始數據進行格式轉換，生成所述目標數據并導入所述接口；基于預設的異常檢測模型輸出所述目標數據的異常檢測結果；所述異常檢測模型存儲于區塊鏈系統；若所述異常檢測結果為數據異常，則對所述目標數據執行異常響應操作。本申請能夠通過模塊數據包采集得到操作行為記錄，調高了應用程序的行為數據的采集效率，增強了應用程序的穩定性。

技術領域

本發明屬于區塊鏈技術領域，尤其涉及一種數據采集的方法及終端設備。

背景技術

隨著電子化進程的不斷發展，越來越多的交易操作可以通過線上的方式完成，不同的交易服務平臺可以個性化配置數據庫，并通過數據庫對交易數據進行存儲，在需要從各個交易服務平臺獲取交易數據，以進行異常識別的過程中，則需要整理以不同數據格式存儲的交易數據，以確保交易環境的安全性。

然而現有的數據采集技術，不同交易服務平臺中存儲交易數據采用的數據庫存在差異，異常數據識別模型需要根據各個數據庫的數據格式的差異進行模型調整，當任一數據庫的格式發生改變時，均需要對異常數據識別模塊進行算法變更，從而增加了異常數據的識別難度以及模型開發量，交易數據的數據庫與異常數據識別模型之間的強耦合，增加了模型的更新頻率。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種數據采集的方法及終端設備，以解決現有的數據采集技術，交易數據的數據庫與異常數據識別模型之間的強耦合，增加了模型的更新頻率，異常數據的識別難度以及模型開發量較高的問題。

本申請實施例的第一方面提供了一種數據采集的方法，包括：

為用于采集目標數據的接口配置中間件；

調用所述中間件從目標數據庫獲取原始數據，并通過所述中間件對所述原始數據進行格式轉換，生成所述目標數據并導入所述接口；

基于預設的異常檢測模型輸出所述目標數據的異常檢測結果；

若所述異常檢測結果為數據異常，則對所述目標數據執行異常響應操作。

本申請實施例的第二方面提供了一種數據采集的設備，包括：

中間件配置單元，用于為用于采集目標數據的接口配置中間件；

目標數據導入單元，用于調用所述中間件從目標數據庫獲取原始數據，并通過所述中間件對所述原始數據進行格式轉換，生成所述目標數據并導入所述接口；

異常檢測結果輸出單元，用于基于預設的異常檢測模型輸出所述目標數據的異常檢測結果；

異常數據響應單元，用于若所述異常檢測結果為數據異常，則對所述目標數據執行異常響應操作。