[发明专利]一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法

权利要求书

1.一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，其特征在于：包括，

在金融交易数据处于传输状态下时，以固定间隔对接口处的通信状态进行检测，汇总形成接口检测数据集，基于获取的检测数据关联生成接口评价系数Jxs，并筛选出其中的异常参数及正常参数，以评价当前金融数据的传输状态；

依据接口处的历史数据，沿着时间轴，确定各个检测节点上的接口评价系数Jxs，依据其在时间轴上的排列顺序，进行函数拟合后获取接口Jxs拟合函数；以接口Jxs拟合函数对接口评价系数Jxs的变化进行预测；

基于接口评价系数Jxs的排列顺序，在时间轴上获取异常点，并分别通过线性回归构建的预测模型及接口Jxs拟合函数，对异常点的出现进行预测，依据两次预测结果确定第一预测异常点；

依据监督学习算法构建节点预测模型，预测并获取第二系数Jxs预测值及相应的第二预测异常点，结合第一预测异常点，确定金融交易数据在传输时可能的风险时段；

依据金融交易数据在接口处的传输状态，建立数字孪生模型，对金融交易数据的传输过程进行仿真分析，确定接口检测数据集中的检测数据的变化输出传输的影响程度；通过影响程度对风险时段上的数据传输风险进行评价，并进行相应的预警。

2.根据权利要求1所述的基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，其特征在于：

设置固定的检测周期，在接口处于通信状态并持续性将金融交易数据导入金融交易系统时，周期性的对数据接口处进行检测，至少包括如下检测内容：

获取到接口处的数据传输时的数据延迟，标记为延迟时间Yc；在数据接口存在延迟时，检测接口处的丢包率Db，并获取在该检测周期内，经过该接口处的请求频率Qp；

汇总延迟时间Yc、丢包率Db及请求频率Qp，汇总形成接口检测数据集。

3.根据权利要求2所述的基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，其特征在于：

获取延迟时间Yc、丢包率Db及请求频率Qp，进行无量纲处理后，关联形成接口评价系数Jxs；其中，接口评价系数Jxs的获取方式符合如下公式：

其中，参数的意义为：，，且1，为权重，其具体值可由用户调整设置；

将接口评价系数Jxs与预设的异常阈值进行对比，将超出异常阈值范围的部分标记为异常数据，将符合阈值范围的部分标记为正常数据，分别确定出现异常数据及正常数据的时间点。

4.根据权利要求3所述的基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，其特征在于：

获取接口处的历史检测数据后，通过检测周期确定检测节点，并基于历史数据获取各个检测节点上的接口评价系数Jxs；

将获取的若干个接口评价系数Jxs沿着时间轴进行顺序排列，获取排列顺序；

依据接口评价系数Jxs的排列顺序，基于支持向量回归的方法对接口评价系数Jxs的变化趋势进行函数拟合，并获取到拟合函数，在经过K-S检验后，将拟合函数记录为接口Jxs拟合函数并输出；

依据接口Jxs拟合函数对接下来的若干个检测节点上的接口评价系数Jxs进行预测，并至少将接下来的连续三个预测值输出，该预测值确定为第一系数Jxs预测值。

5.根据权利要求4所述的基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，其特征在于：

依据接口评价系数Jxs的排列顺序，筛选出其中异常数据，并将产生该异常数据的时间点确定为异常点，在获取一个或者多个异常点后，将异常点沿着时间轴进行标记和定位；

基于线性回归构建的预测模型，结合异常点在时间轴上的分布状态，对至少接下来的三个异常点在时间轴上的位置进行预测，将在接下来的会出现异常点的时间点记录为第一时间点。

6.根据权利要求5所述的基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，其特征在于：

依据由接口Jxs拟合函数预测输出的多个第一系数Jxs预测值的时间点，确定其中的异常数据及其出现时间点为第二时间点；在第一时间点与第二时间点不相重合时，取两个时间点的中间点为第一预测异常点，如果重合，则以重合点为第一预测异常点。