[發明專利]資源處理異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110378815.3
• 申請日: 2021-04-08
• 公開（公告）號: CN112950222A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 蔣樂怡;王錄任
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40;G06Q20/38;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧

1.一種資源處理異常檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測的資源處理節點集合；

針對所述資源處理節點集合中的每一資源處理節點，獲取所述資源處理節點的資源處理特征；

基于所述資源處理特征確定所述資源處理節點的特征誤差信息；

獲取所述資源處理節點的身份信息，基于所述身份信息確定所述資源處理節點的節點類別；

基于屬于同一節點類別的每一資源處理節點的特征誤差信息，確定該節點類別每一資源處理節點的異常檢測結果。

2.根據權利要求1所述的資源處理異常檢測方法，其特征在于，所述基于所述資源處理特征確定所述資源處理節點的特征誤差信息，包括：

對所述資源處理特征進行特征重構，得到與所述資源處理特征對應的重構特征；

基于無監督檢測網絡確定所述資源處理特征與所述重構特征之間的差異值，將所述差異值設為所述特征誤差信息。

3.根據權利要求2所述的資源處理異常檢測方法，其特征在于，所述基于屬于同一節點類別的每一資源處理節點的特征誤差信息，確定該節點類別每一資源處理節點的異常檢測結果，包括：

獲取屬于該節點類別的每一資源處理節點分別所對應的差異值；

統計所述差異值的分布，確定針對該節點類別的異常閾值；

若任一資源處理節點對應的差異值不小于所述異常閾值，則該資源處理節點的異常檢測結果為資源處理異常。

4.根據權利要求2所述的資源處理異常檢測方法，其特征在于，所述確定所述資源處理特征與所述重構特征之間的差異值，包括：

計算所述資源處理特征與所述重構特征的均方誤差；

將所述均方誤差設為所述差異值。

5.根據權利要求2所述的資源處理異常檢測方法，其特征在于，所述無監督檢測網絡是基于以下方式訓練得到的：

獲取至少一個樣本資源處理節點的樣本資源處理特征；所述樣本資源處理節點的異常檢測結果均為資源處理正常；

將所述樣本資源處理特征輸入到初始檢測網絡，得到所述初始檢測網絡輸出的實時資源處理特征；

基于所述實時資源處理特征調整初始檢測網絡的參數，使得所述實時資源處理特征與所述樣本資源處理特征之間的誤差小于預設誤差閾值，生成所述無監督檢測網絡。

6.根據權利要求1所述的資源處理異常檢測方法，其特征在于，所述基于所述身份信息確定所述資源處理節點的節點類別，包括：

將所述身份信息轉化得到所述資源處理節點的身份向量；

對所述身份向量進行分類，得到所述資源處理節點的節點類別。

7.根據權利要求6所述的資源處理異常檢測方法，其特征在于，所述將所述身份信息轉化得到所述資源處理節點的身份向量，包括：

對所述身份信息進行數據清洗，生成至少一個第一文本數據；

對所述至少一個第一文本數據進行拼接，生成第二文本數據；

對所述第二文本數據進行詞向量映射，得到所述資源處理節點的身份向量。

8.一種資源處理異常檢測裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取待檢測的資源處理節點集合；

第二獲取模塊，用于針對所述資源處理節點集合中的每一資源處理節點，獲取所述資源處理節點的資源處理特征；

第一確定模塊，用于基于所述資源處理特征確定所述資源處理節點的特征誤差信息；

第二確定模塊，用于獲取所述資源處理節點的身份信息，基于所述身份信息確定所述資源處理節點的節點類別；

第三確定模塊，用于基于屬于同一節點類別的每一資源處理節點的特征誤差信息，確定該節點類別每一資源處理節點的異常檢測結果。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1-7任一項所述的資源處理異常檢測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現權利要求1-7任一項所述的資源處理異常檢測方法。