[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

说明书

本发明公开了一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，涉及流量异常检测技术领域，基于获取的检测数据关联生成接口评价系数Jxs，筛选出其中的异常参数及正常参数；确定各个检测节点上的接口评价系数Jxs，获取接口Jxs拟合函数对接口评价系数Jxs进行预测；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，确定第一预测异常点；预测并获取第二系数Jxs预测值及相应的第二预测异常点，确定金融交易数据在传输的风险时段。对当前的数据传输状态进行评价的基础上，预测接下来的数据传输是否存在异常，对金融交易数据传输的安全性形成支撑和保护。

技术领域

本发明涉及流量异常检测技术领域，具体为一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法。

背景技术

在金融交易系统中，由于金融交易安全属性，所以对数据传输的安全性要求较高，但是随着系统中接口访问流量的剧增，会对数据接口的稳定性带来较大的压力，因此需要对接口流量进行检测，判断当前是否产生异常，如果存在异常，就需要采取相应的措施。

现有的流量异常检测方法中，先依据人工经验设置异常阈值，在获取检测数据后，依据检测数据与异常阈值的关系，判断检测数据是否异常。这种判断方式比较简单，只能对当前的状态形成判断，但是在检测之后，对金融交易系统的安全管理难以起到指导作用，不足保障当前金融交易系统的安全性。

为此，提供了一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，基于获取的检测数据关联生成接口评价系数Jxs，筛选出其中的异常参数及正常参数；确定各个检测节点上的接口评价系数Jxs，获取接口Jxs拟合函数对接口评价系数Jxs的变化进行预测；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，确定第一预测异常点；预测并获取第二系数Jxs预测值及相应的第二预测异常点，确定金融交易数据在传输时可能的风险时段；通过影响程度对风险时段上的数据传输风险进行评价，进行相应预警。对当前的数据传输状态进行评价的基础上，预测接下来的数据传输是否存在异常，便于用户进行处理，对金融交易数据传输的安全性形成支撑和保护，解决了背景技术中的问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于服务网格技术的接口流量异常检测方法，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。

进一步的，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：