[发明专利]交易异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种交易异常检测方法，应用于分布式系统，其特征在于，所述交易异常检测方法包括：

采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据并存储；

读取同一笔交易的全量交易调用数据；

加载检测模型并基于所述检测模型对所述全量交易调用数据进行检测，其中，所述检测模型通过学习历史交易规律所生成，所述检测模型包括：通用检测模型和专业检测模型；

基于所述检测模型输出的检测结果，确定所述交易是否存在异常；

在所述采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据并存储的步骤之后，还包括：

读取同一笔交易的全量交易调用数据；

采用生成树算法将同一笔交易的全量交易调用数据生成对应的交易调用树；

对所述交易调用树进行预处理，并将预处理后的所述交易调用树作为机器学习的训练样本；

采用预置的多个机器学习算法，分别对所述训练样本进行训练，对应得到多个检测模型；

其中，所述采用生成树算法将同一笔交易的全量交易调用数据生成对应的交易调用树的步骤，包括：

对各交易调用数据中记录的调用信息以及分布式系统的配置数据进行聚合，得到调用消息节点；

根据所述调用消息节点中的时序、各子系统的调用关系以及连接节点确定调用路径；

对调用路径进行路径合并得到同一笔交易的全量交易调用数据对应的交易调用树。

2.如权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，所述采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据并存储的步骤包括：

采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据并存入缓存中；

或者，采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据并存入消息队列；

所述读取同一笔交易的全量交易调用数据的步骤包括：

依次从缓存中读取同一笔交易的全量交易调用数据；

或者，依次从所述消息队列中读取同一笔交易的全量交易调用数据，或者由消息队列推送同一笔交易的全量交易调用数据。

3.如权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，在所述加载检测模型并基于所述检测模型对所述全量交易调用数据进行检测的步骤之前，还包括：

采用生成树算法将同一笔交易的全量交易调用数据生成对应的交易调用树；

对所述交易调用树进行预处理，得到预处理后的交易调用树；

所述加载检测模型并基于所述检测模型对所述全量交易调用数据进行检测的步骤包括：

加载检测模型并基于所述检测模型对所述全量交易调用数据的交易调用树进行检测。

4.如权利要求2所述的交易异常检测方法，其特征在于，在所述依次从所述消息队列中读取同一笔交易的全量交易调用数据的步骤之后，还包括：

将读取的全量交易调用数据存入缓存区中，其中，将交易调用数据中记录的交易流水号存入第一缓存区，将交易调用数据存入第二缓存区；

每隔预设时长，从所述第一缓存区中读取一交易流水号以及从所述第二缓存区读取对应的交易调用数据，以供用于生成对应的交易调用树。

5.如权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，所述加载检测模型并基于所述检测模型对所述全量交易调用数据进行检测包括：

加载每种检测模型中最新的检测模型；

基于加载的多个所述检测模型，分别对所述全量交易调用数据进行检测。

6.如权利要求1-3中任一项所述的交易异常检测方法，其特征在于，所述采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据包括：

采用旁路采集方式，从各数据中心的消息中间件中，采集各数据中心所有子系统间的交易调用数据。