[发明专利]一种实时数据识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种实时数据识别方法、装置及电子设备，方法包括：实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据，将多条待检测数据处理为第一数据流；从第一数据流中的多条待检测数据中，逐条筛选出与预设特征相匹配的目标数据，并将目标数据处理为第二数据流；实时监测终端与服务端交互过程中产生的交互数据，并实时识别出与第二数据流中的目标数据相匹配的交互数据，对该交互数据采用预设措施进行处理，可以及时的发现异常或存在风险的交互数据。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种实时数据识别方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，随时都会有大量的终端和服务端之间进行交互，从而产生大量的交互数据。在各种业务类型的交互过程中，有可能存在各种恶意或者不正常的业务访问或数据交互。例如，针对一个网络投票评选活动，对服务端来说可以作为一个需要与终端进行交互才能够执行的业务，大量用户可以通过各种终端设备，例如，手机、电脑等。通过与服务端之间交互，完成投票这一动作或操作，然而在该业务中，可能出现恶意刷票的行为，从而造成对该网络投票评选的不良影响。所以为了应对类似于上述恶意刷票等异常情况，需要在各种业务类型的交互过程中，实时的对所产生的交互数据进行风险的监控和检测，进而及时确定出异常的数据并采取对应的处理措施。

在现有技术中，在对实时产生的交互数据进行识别时，一般只能通过固有的一些特征，例如，将个别IP地址，个别用户账号等作为黑名单，利用该黑名单与交互数据进行匹配，从而识别出异常的或存在风险的数据。然而，由于技术的进步，固有的一些特征十分容易被更改，从而规避现有技术中，利用黑名单对待检测的交互数据进行识别的方式，使得不能及时的发现异常或存在风险的交互数据。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种实时数据识别方法、装置及电子设备，以实现及时发现异常或存在风险的交互数据。具体技术方案如下：

本发明实施例提供了一种实时数据识别方法，应用于分布式计算平台，包括：

实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据，将所述多条待检测数据处理为第一数据流；

从所述第一数据流中的多条待检测数据中，逐条筛选出与预设特征相匹配的目标数据，并将所述目标数据处理为第二数据流，所述预设特征为所述待检测数据所具有的规律性的行为模式特征；

实时监测终端与所述服务端交互过程中产生的交互数据，并实时识别出与所述第二数据流中的目标数据相匹配的所述交互数据，对所述交互数据采用预设措施进行处理。

可选的，所述预设特征包括：行为特征和时序特征，所述行为特征表示动作或事件发生时的状态参数，所述时序特征表示动作或事件发生的顺序及间隔时间。

可选的，所述实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据，包括：

实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条交互数据；

针对每一条交互数据，提取该交互数据中的一个或多个预设字段，将所述一个或多个预设字段组成一条待检测数据。

可选的，所述实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据，包括：

通过消息队列实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据。

可选的，所述实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据，将所述多条待检测数据处理为第一数据流，包括：

当从多个消息队列，实时获取终端与服务端交互过程中产生的多条待检测数据时，将从所述多个消息队列分别获取的多条待检测数据，统一处理为所述第一数据流。

可选的，所述将所述多条待检测数据处理为第一数据流，包括：