[发明专利]一种运行状态异常检测方法、装置及设备

说明书

本申请提供一种运行状态异常检测方法、装置及设备，该方法包括：获取安防设备在多个采集时刻的运行性能数据，获取安防设备正在运行的至少一个目标进程的进程信息和进程标识；根据多个采集时刻的运行性能数据确定安防设备的数据特征；通过已训练的目标神经网络对数据特征进行处理，得到安防设备的运行状态；若运行状态为安防设备异常，则针对安防设备正在运行的每个目标进程，基于目标进程的进程信息确定目标进程是否为异常进程；若是，则将异常进程的进程标识发送给安防设备，以使安防设备根据异常进程的进程标识对异常进程进行阻断处理。通过本申请的技术方案，及时发现安防设备的异常行为，减少人工检查的难度和工作量，提高安防设备的安全性。

技术领域

本申请涉及信息安全领域，尤其是涉及一种运行状态异常检测方法、装置及设备。

背景技术

随着安防设备的大范围部署，如何高效地对安防设备进行安全管理和防护是一个亟待解决的问题。为了对安防设备进行安全管理和防护，一个重要过程是检测安防设备的运行状态是否异常，基于该运行状态对安防设备进行安全管理。对于安防设备的异常检测方法，可以提取安防设备的特征数据，基于安防设备的特征数据分析安防设备的可信度。若该可信度大于阈值，则确定安防设备的运行状态存在异常，在安防设备的运行状态存在异常时，进行异常告警。

在上述方式中，需要配置阈值，而阈值的准确性将会影响检测结果的准确率。比如说，当阈值比较大时，即使安防设备的运行状态存在异常，检测结果可能是安防设备的运行状态不存在异常。当阈值比较小时，即使安防设备的运行状态不存在异常，检测结果可能是安防设备的运行状态存在异常。综上所述，现有的安防设备监测容易出现检测结果错误，检测结果的准确率较低。

发明内容

本申请提供一种运行状态异常检测方法，所述方法包括：

获取安防设备在多个采集时刻的运行性能数据，并获取所述安防设备正在运行的至少一个目标进程的进程信息和进程标识；

根据所述多个采集时刻的运行性能数据确定所述安防设备的数据特征，其中，所述数据特征用于表示所述安防设备的运行状态变化；

通过已训练的目标神经网络对所述数据特征进行处理，得到所述安防设备的运行状态；其中，所述运行状态为所述安防设备正常或异常；

若所述运行状态为所述安防设备异常，则针对所述安防设备正在运行的每个目标进程，基于所述目标进程的进程信息确定所述目标进程是否为异常进程；

若是，则将所述异常进程的进程标识发送给所述安防设备，以使所述安防设备根据所述异常进程的进程标识对所述异常进程进行阻断处理。

本申请提供一种运行状态异常检测方法，所述方法包括：

获取安防设备在多个采集时刻的运行性能数据；

基于所述安防设备正在运行的每个进程的资源占用情况，从所述安防设备正在运行的所有进程中选取正在运行的至少一个目标进程；

将所述多个采集时刻的运行性能数据，所述至少一个目标进程的进程信息和进程标识发送给管理设备，以使所述管理设备根据所述多个采集时刻的运行性能数据确定所述安防设备的运行状态，在所述运行状态为所述安防设备异常时，针对每个目标进程，基于所述目标进程的进程信息确定所述目标进程是否为异常进程，并在是异常进程时发送所述异常进程的进程标识；

接收所述管理设备发送的所述异常进程的进程标识；

根据所述异常进程的进程标识对所述异常进程进行阻断处理。

本申请提供一种运行状态异常检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取安防设备在多个采集时刻的运行性能数据，并获取所述安防设备正在运行的至少一个目标进程的进程信息和进程标识；