[發明專利]一種網絡運維操作的可信判斷方法、系統和電子設備

有效

• 申請號: 202110301521.0
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN112949743B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 謝東;羅云鋒;童洪波
• 申請（專利權）人: 四川英得賽克科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/26;G06Q10/00
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 翟磊

1.一種網絡運維操作的可信判斷方法，其特征在于，包括：

S1、對預設網絡運維操作的數據進行特征提取，得到目標運維特征向量；

S2、將所述目標運維特征向量輸入訓練好的運維類型分類器，得到所述預設網絡運維操作的類別，當所述預設網絡運維操作的類別為常規巡檢時，則確定所述預設網絡運維操作是可信的，否則，判斷所述預設網絡運維操作的數據中的每個子數據是否符合每個子數據對應的預設標準，得到多個判斷結果，根據多個判斷結果確定所述預設網絡運維操作是否可信；

子數據為運維時間、網絡協議、運維對象、運維操作鏈、產生的數據流量類型或數據流量大小；

還包括：

對多個歷史網絡運維操作的數據分別進行特征提取，得到多個運維數據特征向量；

對多個運維數據特征向量進行聚類，得到常規巡檢簇與非常規巡檢簇，其中，所述常規巡檢簇的運維數據特征向量均對應預設常規巡檢，所述非常規巡檢簇中的運維數據特征向量均對應預設非常規巡檢；

基于所述常規巡檢簇和所述非常規巡檢簇，訓練得到運維類型分類器；

還包括：

獲取所述常規巡檢簇中每個運維數據特征向量的運維操作鏈所對應的特征向量，得到常規巡檢運維操作鏈數據集；

使用FP-GROWTH算法對所述常規巡檢運維操作鏈數據集進行挖掘，得到多個操作頻繁項；

則，判斷所述預設網絡運維操作的數據中的運維操作鏈是否符合對應的預設標準，包括：

判斷從目標運維特征向量中獲取的所述預設網絡運維操作的數據中的運維操作鏈所對應的特征向量是否為操作頻繁項。

2.根據權利要求1所述的一種網絡運維操作的可信判斷方法，其特征在于，還包括：

獲取所述常規巡檢簇中每個運維數據特征向量的數據流量大小所對應的特征向量，得到常規巡檢數據流量大小數據集；

對所述常規巡檢數據流量大小數據集進行核密度估計，獲取常規巡檢數據流量大小的概率密度函數；

則，判斷所述預設網絡運維操作的數據中的數據流量大小是否符合對應的預設標準，包括：

將從目標運維特征向量中獲取的所述預設網絡運維操作的數據中的數據流量大小所對應的特征向量輸入概率密度函數，得到目標概率值，判斷所述目標概率值是否大于預設概率值閾值。

3.一種網絡運維操作的可信判斷系統，其特征在于，包括提取模塊和確定模塊；

所述提取模塊用于對預設網絡運維操作的數據進行特征提取，得到目標運維特征向量；

所述確定模塊用于：將所述目標運維特征向量輸入訓練好的運維類型分類器，得到所述預設網絡運維操作的類別，當所述預設網絡運維操作的類別為常規巡檢時，則確定所述預設網絡運維操作是可信的，否則，判斷所述預設網絡運維操作的數據中的每個子數據是否符合每個子數據對應的預設標準，得到多個判斷結果，根據多個判斷結果確定所述預設網絡運維操作是否可信；

子數據為運維時間、網絡協議、運維對象、運維操作鏈、產生的數據流量類型或數據流量大小；

還包括建模模塊，所述建模模塊用于：

對多個歷史網絡運維操作的數據分別進行特征提取，得到多個運維數據特征向量；

對多個運維數據特征向量進行聚類，得到常規巡檢簇與非常規巡檢簇，其中，所述常規巡檢簇的運維數據特征向量均對應預設常規巡檢，所述非常規巡檢簇中的運維數據特征向量均對應預設非常規巡檢；

基于所述常規巡檢簇和所述非常規巡檢簇，訓練得到運維類型分類器；

還包括獲取挖掘模塊，所述獲取挖掘模塊用于：

獲取所述常規巡檢簇中每個運維數據特征向量的運維操作鏈所對應的特征向量，得到常規巡檢運維操作鏈數據集；

使用FP-GROWTH算法對所述常規巡檢運維操作鏈數據集進行挖掘，得到多個操作頻繁項；

所述確定模塊具體用于：判斷從目標運維特征向量中獲取的所述預設網絡運維操作的數據中的運維操作鏈所對應的特征向量是否為操作頻繁項。

4.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并在所述處理器上運行的程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1或2所述的一種網絡運維操作的可信判斷方法的步驟。