[发明专利]系统集群节点的风险预测方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种系统集群节点的风险预测方法、装置、终端及存储介质，其中方法包括：基于系统集群中各个节点之间的关联关系构建系统集群的无向图；获取各个节点的特征信息，并利用特征信息和预设规则预测得到各个节点的单点预测风险值；基于节点之间的关联关系，构建表示关联节点之间状态变化的势函数；根据信念传播方法，结合单点风险值和势函数进行预测，得到各个节点的关联预测风险值。通过上述方式，本发明能够充分利用系统集群中节点之间的关联性以对系统集群中关联节点的风险概率进行精准预测。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种系统集群节点的风险预测方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

在计算机系统、企业级基础架构、应用架构中，风险监测是信息安全与日常运维中的重要环节，包括入侵检测、节点异常检测、拥塞检测等。而且，在生产制造、物流供应链领域，各任务环节之间具有关联性，同时各任务环节所需资源是共享资源，任务A与任务B可能同时或先后申请使用资源C，因此各任务环节与共享资源也构成了一个彼此连接的系统集群。

目前，针对系统集群中各节点的风险预测，现有技术可分为专家规则方法，与机器学习方法两种。专家规则方法通过已有专家经验设置规则触发风险报警，机器学习方法通过对各节点运行指标进行特征工程、机器学习建模、训练得到机器学习模型，用模型触发风险报警。

但是，针对计算机系统以及企业级基础架构、应用架构的风险与拥塞检测，都是只针对单个节点进行的，未充分利用节点之间的关联性，以及未充分考虑风险与拥塞在不同节点之间传播的概率。现实场景中，各节点产生的风险或拥塞通过节点间的连接传播到其他节点时，此风险或拥塞可能会被加强并影响到关联节点，也可能会被关联节点所抑制和削弱，因此从整体系统集群的角度进行风险检测是非常必要并有实际意义的。此外，无论专家规则方法还是机器学习方法，针对单点的风险与拥塞检测会造成大量的误报与虚警，浪费大量人力与时间进行排查。

发明内容

本申请提供一种系统集群节点的风险预测方法、装置、终端及存储介质，以解决现有的风险预测机制难以针对系统集群中节点的风险进行有效预测的问题。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种系统集群节点的风险预测方法，其包括：基于系统集群中各个节点之间的关联关系构建系统集群的无向图；获取各个节点的特征信息，并利用特征信息和预设规则预测得到各个节点的单点预测风险值；基于节点之间的关联关系，构建表示关联节点之间状态变化的势函数；根据信念传播方法，结合单点风险值和势函数进行预测，得到各个节点的关联预测风险值。

作为本申请的进一步改进，得到各个节点的关联预测风险值之后，还包括：实时检测无向图中节点的拓扑连接关系是否发生变化；若是，则根据变化后的拓扑连接关系调整关联节点之间的势函数，并基于调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值。

作为本申请的进一步改进，基于调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值，包括：当未通过预设规则对单点预测风险值进行更新时，以关联预测风险值作为节点的新的单点预测风险值，并结合调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值；当通过预测规则对单点预测风险值进行更新后，以更新后的单点预测风险值结合调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值。

作为本申请的进一步改进，关联预测风险值的计算公式为：