[發明專利]用于檢測異常數據的方法、設備和計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110092703.1
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN112685735A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 黃鈴
• 申請（專利權）人: 慧安金科（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55;G06F21/56
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 黃亮

本公開的實施例提出了用于檢測異常數據的方法、設備和計算機可讀存儲介質。該方法包括：使用具有第一準確度的檢測器模型對待檢測數據進行檢測，以確定所述待檢測數據的第一異常指數；向具有高于第一準確度的第二準確度的外部數據分析資源發送所述待檢測數據中的一部分作為查詢數據；從所述外部數據分析資源接收針對所述查詢數據的分析結果；使用所述查詢數據的分析結果和所述待檢測數據中的其他數據來更新所述檢測器模型，其中，在更新所述檢測器模型時所述查詢數據相對于所述待檢測數據中的其他數據具有增加的權重；以及根據使用經更新的檢測器模型所確定的所述待檢測數據的第二異常指數，將所述待檢測數據中具有高于預定閾值的第二異常指數的數據確定為異常數據。

本申請是申請日為2018年12月27日、申請號為201811609044.9(“用于檢測異常數據的方法、設備和計算機可讀存儲介質”)的中國專利申請的分案申請。

技術領域

本公開涉及數據處理領域，且更具體地涉及用于檢測異常數據的方法、設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著計算機和互聯網的普及，特別是便攜式電子設備的普及，軟件和網絡等已經變成了人們生產生活中不可或缺的一部分。自然而然的，數據安全就不可避免地成為了重要研究領域之一。對于軟件來說，惡意軟件(malware)是主要的安全威脅之一，其包括例如針對本地和網絡的計算機病毒、蠕蟲、木馬、勒索軟件、腳本等等，其通過竊取、綁架用戶的私密信息等方式對用戶造成經濟、時間、精力等方面的損失。類似地，對于網絡來說，欺詐行為等是主要的安全威脅之一，其包括例如通過注冊海量新賬號來濫用新手福利、通過批量下載數據資料并進行轉賣來減少網站的正當收益等不當的用戶行為。

為了規避或減輕這些威脅，軟件開發商們開發出各種軟件來試圖檢測、避免或至少減輕威脅，例如反病毒軟件、注冊認證系統等等。與此相對的，為了規避這些檢測，攻擊方也不停地演進以躲避檢測系統，而檢測機制則要對此進行響應。根據最新的研究發現：僅66％的惡意軟件能夠在出現之后的24小時內被檢測出，僅72％的惡意軟件能夠在1周內被檢測出，而僅93％的惡意軟件能夠在1個月內被檢測出。事實上，為了躲避檢測，攻擊方通常會制造海量的不同的惡意二進制文件。例如McAfee每天接受超過30萬個二進制文件的提交。類似地，在不當的用戶行為方面，惡意用戶通常會不停地更換它們攻擊模式，例如使用不同的注冊地址、注冊電話，或者通過不同的IP地址等來進行注冊、交互等，從而可以躲避對這種惡意網絡行為的檢測。

發明內容

為了至少部分解決或減輕上述問題，提供了根據本公開實施例的用于檢測異常數據的方法、設備和計算機可讀存儲介質。

根據本公開的第一方面，提供了一種檢測異常數據的方法。該方法包括：使用具有第一準確度的檢測器模型對待檢測數據進行檢測，以確定所述待檢測數據的第一異常指數；向具有高于第一準確度的第二準確度的外部數據分析資源發送所述待檢測數據中的一部分作為查詢數據；從所述外部數據分析資源接收針對所述查詢數據的分析結果；使用所述查詢數據的分析結果和所述待檢測數據中的其他數據來更新所述檢測器模型，其中，在更新所述檢測器模型時所述查詢數據相對于所述待檢測數據中的其他數據具有增加的權重；以及根據使用經更新的檢測器模型所確定的所述待檢測數據的第二異常指數，將所述待檢測數據中具有高于預定閾值的第二異常指數的數據確定為異常數據。