[发明专利]一种系统异常检测方法、装置及电子设备有效
申请号: | 201811119691.1 | 申请日: | 2018-09-25 |
公开(公告)号: | CN109614299B | 公开(公告)日: | 2022-05-31 |
发明(设计)人: | 霍扬扬;周扬;杨树波;于君泽 | 申请(专利权)人: | 创新先进技术有限公司 |
主分类号: | G06F11/34 | 分类号: | G06F11/34;G06F11/30 |
代理公司: | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人: | 刘杰 |
地址: | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 本说明书公开了一种系统异常检测方法、装置及电子设备。该包括:获取系统当前时间周期内出现的业务请求的所有类别和所有类别的业务请求中每一类业务请求的量级及历史特征数据,并根据每一类业务请求的类别和历史特征数据,通过预先训练好的异常请求检测模型预测获得每一类业务请求的异常概率;进而根据所有类别的业务请求中每一类业务请求的异常概率和量级,计算获得当前时间周期内异常业务请求的占比;若当前时间周期内异常业务请求占比相对在前时间段内的异常业务请求的占比陡增,确定系统异常并报警。基于上述技术方案,系统异常检测不依赖于具体业务场景无需人工干预,解决了现有技术中系统异常检测时间成本和人工成本较高的技术问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 系统 异常 检测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】:
1.一种系统异常检测方法,所述方法包括:获取系统当前时间周期内出现的业务请求的所有类别和所有类别的业务请求中每一类业务请求的数量信息;根据历史业务请求记录,获取所述每一类业务请求的历史特征数据,其中,所述历史特征数据表征每一类业务请求出现的周期性信息;根据所述每一类业务请求的类别和历史特征数据,通过预先训练好的异常请求检测模型预测获得所述每一类业务请求的异常概率;根据所有类别的业务请求中每一类业务请求的异常概率和数量信息,计算获得所述当前时间周期内异常业务请求的占比;根据所述当前时间周期内异常业务请求的占比和所述当前时间周期之前预设时间段内各个时间周期内的异常业务请求的占比,获得所述当前时间周期内异常业务请求的占比增长参数;若所述占比增长参数大于设定阈值,确定所述系统异常并报警。
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