[發明專利]一種業務數據的異常檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210228957.6
• 申請日: 2022-03-10
• 公開（公告）號: CN114650240A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 汪顯剛
• 申請（專利權）人: 網宿科技股份有限公司
• 主分類號: H04L43/0805
• 分類號: H04L43/0805;H04L43/16
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 杜晶

1.一種業務數據的異常檢測方法，其特征在于，包括：

基于訪問地址在第一預設時長內的各類狀態碼，生成待檢測任務；其中，每類狀態碼用于表征對訪問地址進行訪問的訪問狀態；

根據所述訪問地址對應的數據類型，確定所述待檢測任務對應的檢測模型；所述訪問地址對應的數據類型是根據所述訪問地址在第一歷史時段內的各類狀態碼確定的；所述檢測模型是基于第二歷史時段內所述數據類型對應的各類狀態碼進行訓練得到的；

基于所述待檢測任務對應的檢測模型對所述待檢測任務進行檢測，得到檢測結果，所述檢測結果用于確定是否對所述訪問地址的被訪問狀態進行告警。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述訪問地址對應的數據類型是根據所述訪問地址在第一歷史時段內的各類狀態碼確定的，包括：

根據預設時間序列上的連續規則對第一歷史時段內所述訪問地址的各類狀態碼進行檢測，確定出所述訪問地址對應的數據類型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據預設時間序列上的連續規則對第一歷史時段內所述訪問地址的各類狀態碼進行檢測，確定出所述訪問地址對應的數據類型，包括：

確定在所述第一歷史時段內所述訪問地址的各類狀態碼中，在時間序列上是否不存在連續時間點上的狀態碼；若是，則確定所述訪問地址對應的數據類型為離散類型；

否則，確定所述訪問地址對應的數據類型為連續類型。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，確定所述訪問地址對應的數據類型為連續類型，包括：

根據傅里葉變換將所述第一歷史時段內的各類狀態碼的時間序列轉換成頻譜；

根據預設規則確定所述頻譜是否具有周期性；若是，則將所述訪問地址對應的數據類型確定為周期類型；否則將所述訪問地址對應的數據類型確定為非周期類型。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，將所述訪問地址對應的數據類型確定為非周期類型，包括：

根據單位根檢驗算法將所述訪問地址對應的數據類型確定為平穩類型或非平穩類型。

6.如權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述檢測模型是根據第二歷史時段內所述數據類型對應的各類狀態碼訓練得到的，包括：

針對離散類型的各類狀態碼，按第二預設時長將所述第二歷史時段內的各類狀態碼劃分為各檢測數據，將各檢測數據通過孤立森林模型，得到離散類型檢測模型；

針對周期類型的各類狀態碼，按第二預設時長將所述第二歷史時段內的各類狀態碼劃分為各檢測數據，將各檢測數據通過周期性檢測算法SeasonalAD，得到周期類型檢測模型；

針對平穩類型的各類狀態碼，按第二預設時長將所述第二歷史時段內的各類狀態碼劃分為各檢測數據，將各檢測數據通過突變檢測算法PersistAD，得到平穩類型檢測模型；

針對非平穩類型的各類狀態碼，按第二預設時長將所述第二歷史時段內的各類狀態碼劃分為各檢測數據，將各檢測數據通過箱形圖算法，得到非平穩類型檢測模型。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述檢測模型包括各檢測子模型；所述各檢測子模型是針對各檢測數據中狀態碼的異常類型確定的。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述訪問地址對應的數據類型，確定所述待檢測任務對應的檢測模型，包括：

對所述訪問地址進行一致性哈希運算，確定所述待檢測任務對應的處理進程；所述處理進程中緩存有所述待檢測任務對應的檢測模型；所述待檢測任務對應的檢測模型是根據所述訪問地址對應的數據類型確定并加載至所述處理進程中的。

9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，還包括：

針對任一檢測模型，若確定所述檢測模型在預設時段閾值內未使用，則將所述檢測模型從所述處理進程中釋放。